应用光学, 2020, 41 (2): 296, 网络出版: 2020-04-23   

基于多视角融合的夜间无人车三维目标检测 下载: 630次

Nighttime three-dimensional target detection of driverless vehicles based on multi-view channel fusion network
作者单位
1 东华大学 信息科学与技术学院,上海 201620
2 东华大学 数字化纺织服装技术教育部工程研究中心,上海 201620
图 & 表

图 1. Structure diagram of multi-view channel fusion network

Fig. 1. Structure diagram of multi-view channel fusion network

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图 2. Structure diagram of feature extraction module

Fig. 2. Structure diagram of feature extraction module

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图 3. Structure diagram of channel fusion network

Fig. 3. Structure diagram of channel fusion network

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图 4. Input infrared image and lidar point cloud

Fig. 4. Input infrared image and lidar point cloud

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图 5. Visualized result of detection

Fig. 5. Visualized result of detection

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表 1不同算法在测试集上的结果对比

Table1. Comparison of results for different algorithms on test sets

算法速度/(s/帧)平均精度
AdaBoost3.600.682
Fast RCNN2.300.750
Faster RCNN0.140.785
Voxel Net0.510.857
Our Method0.430.902

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王宇岚, 孙韶媛, 刘致驿, 卜德飞. 基于多视角融合的夜间无人车三维目标检测[J]. 应用光学, 2020, 41(2): 296. Yulan WANG, Shaoyuan SUN, Zhiyi LIU, Defei BU. Nighttime three-dimensional target detection of driverless vehicles based on multi-view channel fusion network[J]. Journal of Applied Optics, 2020, 41(2): 296.

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