BOX3D 多模态融合方案,用于物体定位 !

主要观点总结

本文提出了一种名为BOX3D的轻量级框架，用于基于摄像头和激光雷达融合的目标检测和定位。该框架具有三层架构，能够从2D物体分割和激光雷达点云投影中计算3D边界框，通过空间合并和配对将后续的3D边界框统一为每个物体实例唯一的边界框，并利用完整的激光雷达基全局点云信息微调每个独特的3D边界框聚类与所有相邻点。该框架在KITTI数据集上的测试结果证明了其在目标检测和定位任务上的能力。

关键观点总结

关键观点1: 文章提出了一个新颖的BOX3D框架，用于实现轻量级的目标检测和定位。

该框架结合了摄像头和激光雷达数据，具有三层架构，旨在高效处理3D目标检测任务。

关键观点2: 文章详细描述了BOX3D框架的三层架构及其功能。

第一层从2D物体分割和激光雷达点云投影中计算3D边界框；第二层通过空间合并和配对将后续的3D边界框统一为每个物体实例唯一的边界框；第三层利用全局点云信息微调每个独特的3D边界框聚类与所有相邻点。

关键观点3: 文章使用KITTI数据集对提出的框架进行了实验测试。

测试结果表明，该框架在目标检测和定位任务上具有良好的性能。

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ADAS  Laboratory 点击上方 蓝字 关注  智驾实验室           加入【 智驾实验室 】交流群， 获取更多内容和资料 物检测和全局定位在机器人领域起着至关重要的作用，应用领域遍及从自动驾驶汽车到为语义场景理解的多层3D场景图。 本文提出了一种新颖的多模态和轻量级方案BOX3D，通过融合RGB相机和3D LiDAR的信息实现对感兴趣物体的定位。BOX3D架构由三层组成，从传感器输入的连续局部感知开始，逐步上升到覆盖异常和每个物体观测的一致性的全局感知。 更具体地说，第一层处理了摄像和激光雷达数据的低级融合，用于初始3D边界框提取。第二层将每个激光雷达扫描的3D边界框转换为世界坐标系，并应用空间配对和合并机制来保持目标的独特性。 最后，BOX3D整合了第三层，该层在全局地图上迭代地监督结果的一致性，使用全球地图中所有点的点-体块 ………………………………