东北石油大学刘芳，迎来2024年第3篇SCI！
论论资讯 ｜ 2024-04-29 ｜
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Laser and Optoelectronics Progress
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Laser Radar 3D Target Detection Based on Improved PointPillars
Feng T.; Chao L.; Fang L.; Wenwen J.; Xin X.; Ling Z.
Published：2024-04-01
DOI：10.3788/lop231493
研究背景
随着科技的不断发展，我们生活中的许多方面都得到了极大的改善。然而，在某些领域，尤其是在目标检测技术方面，仍然存在一些问题。当前的点云技术在检测小目标时性能不佳，这给目标识别和跟踪带来了挑战。
研究内容
最近，一篇发表在《激光与光电子进展》期刊上的论文提出了一种基于改进的PointPillars模型的三维目标检测方法，以解决当前点云技术在小目标检测方面性能不佳的问题。该方法首先改进了PointPillars模型中的柱特征网络，并提出了一个新的柱编码模块。引入了平均池化和注意力池化到编码网络中，充分考虑了每个柱模块的局部详细几何信息，提高了每个柱模块的特征表示能力，进一步提高了模型对小目标的检测性能。其次，基于ConvNeXt，改进了骨干网络中的2D卷积下采样模块，使模型能够在特征提取过程中提取丰富的上下文语义信息和全局特征，从而增强了算法的特征提取能力。在公共数据集KITTI上的实验结果显示，该方法具有更高的检测准确性。与原始网络相比，改进算法的平均检测准确性提高了3.63个百分点，证明了该方法的有效性。
研究意义
这项研究提出的改进方法为解决当前点云技术在小目标检测方面的挑战提供了新思路。通过提高模型的特征表示和提取能力，该方法在目标检测中取得了显著的进展，为未来相关领域的研究和应用提供了有益的参考和借鉴。
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