基于球面投影的激光点云目标检测

来源：电子测量技术杂志2024年第8期北京时间：

作者：李加定，万若楠，孙小广，邓磊

单位：1.广州城市理工学院电子信息工程学院 广州 510800; 2.中南大学计算机学院 长沙 410083

摘要：基于深度学习的激光点云目标检测已成为了一个重要的研究领域。本文采用球面投影和2D图像的SOTA深度学习网络，实现3D激光点云目标快速检测。首先，将KITTI数据集单帧3D点云经球面投影转换成一帧2D的RGB三通道图像，像平面的像素位置取决于点云的三维坐标，其R、G、B 3个通道灰度值取决于点云归一化后的反射强度、距离、高度。其次，分析了不同分辨率下球面投影的重叠分布情况和对图像质量的技术影响。最后，采用语义分割模型DeepLab-V3+网络，仿真结果表明：该方法在分割精确度和速度方面都具有良好的性能，应用价值较高。

关键词：激光雷达;激光点云;三维目标检测;球面投影

基金资助：国家自然科学基金(62272490)、广东省普通高校特色创新项目(KJQN201800606)资助