基于点云补全的三维目标检测

作者：陈辉; 王帅杰; 蔡晗

来源：电子技术应用, 2023, 49(08): 1-6.

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.223624

• LiDAR
• 点云
• 三维补全
• 目标检测

LiDAR技术的发展为自动驾驶提供了丰富的3D数据。然而，由于遮挡和某些反射材料的原因引起信号丢失，LiDAR点云实际上是不完整的2.5D数据，这对3D感知提出了根本性挑战。针对这一问题，提出对原始数据进行三维补全的方法。根据大多数物体形状对称且重复率高的特点，通过学习先验对象形状的方法估计点云中遮挡部分的完整形状。该方法首先识别被遮挡和信号缺失影响的区域，在这些区域中预测区域所包含对象形状的占用概率。针对物体间遮挡的情况，通过形状的占用概率和共享同类形状形态进行三维补全。对自身遮挡的物体，通过自身镜像进行恢复。最后通过点云目标检测网络进行学习。结果表明，通过该方法能有效地提高生成点云3D边框的mAP(mean Average Precision)。

• 单位
  桂林电子科技大学