基于PointPillars改进的点云目标检测算法
何俊杰
任明武
南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094
摘要：现有的点云目标检测方法虽然层出不穷,但主要以提升检测精度为主,检测效率较低,很难满足实际应用时的实时性需求.PointPillars[1]方法通过一种创新的点云特征处理方法,明显提升了点云目标检测的速度,为工业界的实际应用提供了可能性,但其精度相比速度略有欠缺.论文基于多尺度特征融合和3D注意力机制,对PointPillars方法的结构进行改进,提高了原方法对于多尺度目标的检测精度,弥补了该方法相比主流方法在检测精度上的不足.改进后的方法兼具较高的检测精度和较快的检测速度,具有一定的工程应用价值.
关键词：点云目标检测PointPillars多尺度3D注意力
分类号：TP394.1(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2023-10-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 2313-2317 )
英文信息