图像三维目标检测综述 图像三维目标检测综述聚焦对三维场景中目标的精准定位与识别。其致力于从二维图像数据里挖掘并确定目标的三维空间信息。早期的图像三维目标检测方法多基于传统的手工特征提取。立体视觉技术是实现图像三维目标检测的重要途径之一。基于激光雷达与图像融合的方法能提升检测的准确性。深度学习的兴起极大推动...
三维目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,旨在从二维图像或三维点云数据中识别并定位出物体的三维边界框。随着自动驾驶、机器人导航和增强现实等技术的快速发展,三维目标检测技术在这些应用场景中发挥着越来越重要的作用。本文将对三维目标检测的基本概念、主要方法以及当前的研究进展进行综述。 二、基本概念 三维...
另一类基于图像的三维目标检测算法是由Chabot等人提出Deep MANTA[28],其利用特定的二维目标检测器输出二维检测框,以及二维坐标、部分可见性和三维模板的相似度,这依赖一个大型的三维模型的CAD数据集。通过计算和三维模板的相似度,可以从模板数据库中选择最佳的三维模板,再利用二维和三维框的匹配来恢复三维结构[68]。Dee...
这类方法直接将原始点云输入到网络中进行物体检测。一种新颖的方法是3DSSD,它是第一个轻量级和高效的基于点云的3D一阶段物体检测器。该方法通过融合采样策略和详细的边界框预测网络来实现高性能物体检测。 其他方法 还有一些其他单阶段目标检测方法,如LaserNet,它是一种高效的概率3D物体检测模型,使用小而密集的范围视...
3D目标检测 3D目标检测是感知子系统的一项重要任务,其目的是在传感器数据中识别出所有感兴趣的物体,并确定它们的位置和类别(如车辆、自行车、行人等)。在3D目标检测任务中,需要输出参数来指定物体周围的面向3d的边界框。如图3所示,为了绘制红色的三维包围盒,我们需要预测中心三维坐标c,长度l,宽度w,高度h,物体偏转角...
综述 刚性物体的六维检测是一个与工业背景下的质量控制和机器人操作特别相关的问题。这项工作是对六维物体检测技术现状的调查,其中考虑到了这些用例,特别是侧重于只用三维模型或其渲染物训练的算法。我们的第一个贡献是列出了工业应用中通常遇到的要求。第二个贡献是收集了用合成数据训练的几种不同的6D物体检测方法的...
自动驾驶被认为是最有前途的领域,三维目标检测是自动驾驶感知系统的核心基础,特别是在路径规划、运动预测、碰撞避免等方面。通常,具有相应三维点云的立体/单目图像已经是三维目标检测的标准方法,其中基于点云的三维目标检测也是越来越普遍,因为点云能够提供了准确的深度信息。但由于点云的稀疏性和不规则性,以及相机视角...
二维物体检测在一定程度上促进了三维物体检测的发展,如图所示,根据输入数据的模态,3D目标检测方法可分为基于单目/立体图像、基于点云和基于多模态融合的方法。 其中基于点云的方法在三维对象检测中占主导地位,根据点云表示方法的深度学习,可以进一步分为基于多视图、基于体素、基于点和基于点体素的方法,如今,基于多模态...
三维地震数据断层检测方法研究的综述报告 近年来,三维地震数据断层检测方法在地球科学领域经受住了重要考验,成为了地质学、地震学等研究领域中不可或缺的工具。本文将对三维地震数据断层检测方法研究进行综述,并对相关技术进行简要分析。 一、断层检测基础 断层是指地球地壳中的一条滑动面,是造成地震灾害的根本原因。地...
3D目标检测 3D目标检测是感知子系统的一项重要任务，其目的是在传感器数据中识别出所有感兴趣的物体，并确定它们的位置和类别(如车辆、自行车、行人等)。在3D目标检测任务中，需要输出参数来指定物体周围的面向3d的边界框。如图3所示，为了绘制红色的三维包围盒，我们需要预测中心三维坐标c，长度l，宽度w，高度h，物体...