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[2019年IEEE智能交通系统会议 - ITSC - 新西兰奥克兰 (2019.10.27-2019.10.30)] 2019年IEEE智能交通系统会议(ITSC) - 利用高分辨率传感器标注数据训练激光雷达距离图像的快速目标检测器

DOI：10.1109/ITSC.2019.8917011 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 本文描述了一种训练神经网络的策略，该网络用于检测来自某类激光雷达传感器的距离图像中的目标，其训练数据来自另一类激光雷达传感器。同时，提出了一种适用于自动驾驶汽车的距离图像目标检测高效模型。目前，基于激光雷达测量数据的最高性能目标检测算法均采用神经网络。使用监督学习训练这些网络需要大量标注数据集，因此大多数利用神经网络进行激光雷达点云目标检测的研究都基于极少量公开数据集，导致仅使用少数几种传感器类型。我们利用现有标注数据集训练神经网络，使其适用于分辨率低于标注数据采集所用传感器的激光雷达。这是通过基于高分辨率数据集模拟低分辨率激光雷达传感器数据实现的。此外，本文还提出了改进利用激光雷达距离图像进行目标检测的模型方案。研究结果通过模拟传感器数据和实际安装在研究车辆上的低分辨率传感器数据共同验证，证明该模型能实时检测360度距离图像中的目标。
作者： Manuel Herzog，Klaus Dietmayer
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究利用一种激光雷达传感器获取的测距图像的标注数据，来训练另一种激光雷达传感器测距图像目标检测神经网络的策略，并提出一种适用于自动驾驶汽车的测距图像目标检测高效模型。

研究成果

该论文证明，一种激光雷达传感器采集的标注数据可用于训练神经网络，以实现对另一种传感器类型的目标检测。所提出的模型能实时检测目标，不过与KITTI基准测试中排名靠前的检测器相比仍存在性能差距。结合更复杂的非极大值抑制策略可进一步缩小这一差距。

研究不足

对于较远距离的物体，检测性能会显著下降，且车辆侧面的近距离物体也无法可靠检测。训练数据集对某些物体类别的偏向性以及有限的传感器类型可能会影响泛化能力。

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