| 自动驾驶中基于深度学习的3D目标检测方法综述 |
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| 引用本文： | 梁振明,黄影平,宋卓恒,丁建华.自动驾驶中基于深度学习的3D目标检测方法综述[J].上海理工大学学报,2024,46(2):103-119. |
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| 作者姓名： | 梁振明 黄影平 宋卓恒 丁建华 |
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| 作者单位： | 上海理工大学，光电信息与计算机工程学院，上海 200093 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(62276167)；上海市自然科学基金资助项目(20ZR1437900) |
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| 摘 要： | 随着激光雷达传感器和深度学习技术的快速发展，针对自动驾驶3D目标检测算法的研究呈现爆发式增长。为了探究3D目标检测技术的发展和演变，对该领域中基于深度学习的3D检测算法进行了综述。根据车载传感器的不同，将当前基于深度学习的自动驾驶3D目标检测算法分为基于相机RGB图像、基于激光雷达点云、基于RGB图像–激光雷达点云融合的3D目标检测3种类型。在此基础上，分析了各类算法的技术原理及其发展历程，并根据平均检测精度（mAP）指标，对比了它们的性能差异与模型优缺点。最后，总结和展望了当前自动驾驶3D目标检测中仍然面临的技术挑战及未来发展趋势。
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| 关 键 词： | 3D目标检测 深度学习 自动驾驶 RGB图像 激光雷达点云 多传感器融合 |
| 收稿时间： | 2023/11/1 0:00:00 |
Survey on deep learning-based 3D object detection methods in autonomous driving |
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| LIANG Zhenming,HUANG Yingping,SONG Zhuoheng,DING Jianhua.Survey on deep learning-based 3D object detection methods in autonomous driving[J].Journal of University of Shanghai For Science and Technology,2024,46(2):103-119. |
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| Authors: | LIANG Zhenming HUANG Yingping SONG Zhuoheng DING Jianhua |
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| Institution: | School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | 3D object detection deep learning autonomous driving RGB image LiDAR point cloud multi-sensors fusion |
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