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摘要
针对无人驾驶系统环境感知中的车辆检测精度低的问题，提出一种基于三维点云的车辆检测算法。提出可变大小栅格法将地面点云进行去除以减少后续运算量；改进三维体素检测网络的结构，采用稀疏卷积代替三维卷积，并简化区域提出网络的结构；优化损失函数，针对定位损失函数，消除大小不同的目标框的影响，提高网络对于小目标的检测精度值。通过训练得到网络模型的最佳权重，使用KITTI数据集进行测试，能达到较好的车辆识别效果，其平均精度值为81.86%,平均检测时间为0.11 s,该算法能够快速、准确地在无人驾驶系统中对车辆进行识别。
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单位桂林电子科技大学; 自动化学院
