南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：季一木,陈治宇,田鹏浩,吴飞,刘尚东,孙静,焦志鹏,王娜,毕强

单位：南京邮电大学 计算机学院，江苏南京210023；南京邮电大学 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室，江苏南京210023；南京邮电大学 高性能计算与大数据处理研究所，江苏南京210023；国家高性能计算中心南京分中心，江苏南京210023；南京邮电大学 江苏省高性能计算与智能处理工程研究中心 ，江苏南京210023南京邮电大学 计算机学院，江苏南京210023；南京邮电大学 高性能计算与大数据处理研究所，江苏南京210023南京邮电大学 计算机学院，江苏南京210023；南京邮电大学 高性能计算与大数据处理研究所，江苏南京210024南京邮电大学 计算机学院，江苏南京210023；南京邮电大学 高性能计算与大数据处理研究所，江苏南京210025南京邮电大学 计算机学院，江苏南京210023；南京邮电大学 高性能计算与大数据处理研究所，江苏南京210026南京邮电大学 计算机学院，江苏南京210023；南京邮电大学 高性能计算与大数据处理研究所，江苏南京210027南京邮电大学 计算机学院，江苏南京210023；南京邮电大学 高性能计算与大数据处理研究所，江苏南京210028南京邮电大学 计算机学院，江苏南京210023；南京邮电大学 高性能计算与大数据处理研究所，江苏南京210029南京邮电大学 计算机学院，江苏南京210023；南京邮电大学 高性能计算与大数据处理研究所，江苏南京210030

关键词：目标检测；激光点云；传感器融合

基金：国家重点研发计划专项（2017YFB1401302,2017YFB0202200）、国家自然科学基金（61572260，61872196）、江苏省自然科学基金优秀青年基金（BK20170100）和江苏省重点研发计划（BE2017166）资助项目

随着激光雷达、RGB摄像头等传感器在无人驾驶领域的广泛应用，2D目标检测已不能满足无人驾驶车辆感知环境的需要。在对现有3D目标检测算法文献研究的基础上，介绍了基于RGB D、激光点云与传感器融合的3D目标检测算法，并对上述三类算法的改进方法进行了系统阐述。介绍了常用评判检测算法的测试数据集，展望了3D目标检测算法的研究前景。

来源：2019年第4期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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