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  融合相机与激光雷达的目标检测与尺寸测量 相关领域
测距
点云
激光雷达
人工智能
多边形（计算机图形学）
计算机科学
计算机视觉
数据库扫描
遥感
地理
聚类分析
电信
树冠聚类算法
相关聚类
帧（网络）
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10.3390/s24165422
Doi
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吴文涛 何赟泽 杜旭 王洪金 王耀南 针对三维场景下的目标检测与尺寸测量任务,设计了一种融合激光雷达和相机传感器的三维目标检测和尺寸测量算法.使用基于卷积神经网络的二维目标检测器提取目标的二维检测框,结合图像中的二维检测框和几何投影关系获取包含物体的三维视锥点云,由欧氏聚类方法获得物体的聚类点云,实现了物体的三维目标检测.提出了基于目标二维检测框的改进尺寸测量方案以替代原有点云聚类后得到的三维框信息,提高了物体尺寸测量的精度.在现有数据集上评估测试了目标检测与尺寸测量的精度,实验结果表明,二维目标检测器YOLOv7在检测数据集上的平均检测精度达到了 81％,改进尺寸测量方案在物体尺寸测量时的测量误差在5％以内,对于较远物体或较小物体的目标检测和尺寸测量也具有很好的效果. |
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