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题名基于特征增稳的混合固态激光雷达目标检测
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作者
金立生
张洪瑜
郭柏苍
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机构
燕山大学车辆与能源学院
燕山大学
燕山大学
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出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期1015-1024,共10页
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基金
国家重点研发计划(2021YFB3202200)
国家自然科学基金(52072333,52202503)资助。
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文摘
稳定的点云特征提取对激光雷达三维目标检测至关重要。针对现有深度学习算法仅能处理机械旋转式激光雷达点云数据,而对混合固态激光雷达数据支持不足的问题,本文基于IA-SSD搭建了适用于混合固态激光雷达的目标检测模型。首先,在点云编码前端添加了Cloth Simulation Filtering(CSF)用于地面次优点过滤;其次,利用局部特征融合和全局双线性正则化层组成的注意力机制,从局部和全局共同推动点云几何信息与特征信息融合;再次,利用GhostGConv替换原有低效的逐点卷积,通过通道混洗机制加强点云的特征交互,构建了增强型特征提取网络。最后,在点检测器IA-SSD中整合了上述模块完成模型构建。在混合固态激光雷达数据集SimoSet开展的验证结果表明,所提出的方法显著优于SimoSet数据集支持的其他算法精度指标;在KITTI数据集中等难度检测中,所提方法将IA-SSD三分类平均检测精度分别提升了1.17、1.47、0.5百分点。
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关键词
车辆工程
环境感知
目标检测
混合固态激光雷达
特征增稳
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Keywords
vehicle engineering
environmental perception
object detection
semi solid-state LiDAR
feature stability enhancement
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分类号
TN958.98
[电子电信—信号与信息处理]
U495
[电子电信—信息与通信工程]
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