基于点云数据的3D目标检测与跟踪方案

最新推荐文章于 2025-06-21 08:40:43 发布
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本文介绍了CenterPoint方法，一种用于3D目标检测与跟踪的点云数据处理框架。该方法通过目标中心点估计网络，将3D目标检测转化为聚类和回归问题，经过数据预处理、网络预测、目标检测与跟踪四个步骤，实现高效准确的检测与跟踪。适用于自动驾驶和机器人技术领域。

基于点云数据的3D目标检测与跟踪方案

近年来，随着自动驾驶和机器人技术的快速发展，基于点云数据的3D目标检测与跟踪成为计算机视觉领域的热门研究方向之一。本文将介绍一种名为CenterPoint的方法，该方法在CVPR2021会议上被提出，用于实现高效准确的3D目标检测与跟踪。

CenterPoint是一种基于点云数据的3D目标检测与跟踪框架，其关键思想是将3D目标检测问题转化为无监督的聚类和回归问题。该方法首先利用点云数据生成候选目标框，并通过目标中心点估计网络预测每个点是否属于目标以及对应的位置偏移量。接着，通过非极大值抑制（NMS）和阈值筛选，得到最终的目标检测结果。

下面我们将详细介绍CenterPoint的实现步骤。

步骤一：数据预处理

首先，我们需要对点云数据进行预处理，以便后续的目标检测与跟踪。常用的预处理步骤包括点云滤波、点云分割和点云特征提取等。

# 点云滤波
def point_cloud_filter(point_cloud):
    filtered_cloud
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激光点云3D目标检测算法之CenterPoint
DeepDriving
05-19 3681
是CVPR 2021的论文《》中提出的一个激光点云3D目标检测与跟踪算法框架，与以往算法不同的是，该算法不用边界框而是提出用关键点来表示、检测和跟踪3D目标：在检测流程中，第一阶段先用一个关键点检测器去检测目标的中心点，然后再用中心点特征回归出目标的3D尺寸、朝向和速度等属性，第二阶段再基于该目标额外的点特征去对这些属性进行优化；目标跟踪则被简化为一个简单的最近点匹配过程。提出的3D目标检测与跟踪算法非常简单而高效，在nuScenes和Waymo数据集上都取得了SOTA的性能表现。论文链接代码链接本文将对。
基于点云数据的3D目标检测与跟踪
CyberByte的博客
09-09 462
PointPillars网络首先将点云数据划分为不规则的体素格子，然后对每个体素格子内的点云数据进行采样和编码。需要注意的是，上述示例代码只是一个简化的示例，实际的CenterPoint方法可能包含更复杂的网络结构和训练过程。此外，为了使CenterPoint方法能够在真实的场景中进行有效的目标检测和跟踪，还需要进行数据预处理、模型训练和后处理等步基于点云数据的3D目标检测与跟踪。需要注意的是，上述示例代码只是一个简化的示例，实际的CenterPoint方法可能包含更复杂的网络结构和训练过程。
自动驾驶环境感知之基于毫米波雷达稀疏点云的物体检测与跟踪
LDST_优快云的博客
05-14 3466
系统中测量到的速度是目标相对于雷达的径向相对速度，目标的实际运动方向不一定是目标与雷达之间的径向，因此需要先将径向相对速度转换为实际相对速度。然后再结合雷达自身速度（车身速度），得到目标的绝对速度（相对于地面的速度）。基本思路：假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定，通过将紧密相连的样本分为一类，得到不同的聚类类别。​ 利用当前时刻具有不确定性的测量数据，结合上一时刻跟踪系统的估计值来预测当前时刻系统的状态。来自于聚类点的速度值，可认为是聚类邻域内所有点的速度均值）（4）目标跟踪：卡尔曼滤波。
自动驾驶3D目标检测综述（二）
qq_52889317的博客
11-14 2993
本章主要介绍基于激光雷达的3D目标检测方法，这也是目前最常使用的方法。主要会介绍一些算法的模型（有基于点的、基于网格的、基于点体素的和基于范围的）。之后学习3D目标检测器的学习目标，有基于锚点（anchor）的框架和无锚点的框架以及基于雷达的3D目标检测的辅助任务。首先下图展示了基于激光雷达的目标检测方法时间序列图：可以看到基于网格（Grid）的方法最早在2015年出现，也就是vote3D；接着是基于点（Point）的方法，即PointRCNN和IPOD；
点云 3D 目标检测 - PointPillars（CVPR 2019）
热门推荐
77wpa的博客
03-08 1万+
点云 3D 目标检测 - PointPillars1. 文章信息2. PointPillars 简介2.1 算法特点2.2 模型结构2.2.1 Pillar Feature Net2.2.2 Backbone (2D CNN)2.2.3 Detection Head (SSD) 1. 文章信息 文章标题 PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds (2019) 文章链接 https://arxiv.org/ab
点云 3D 目标检测 - CenterPoint：Center-based 3D Object Detection and Tracking（CVPR 2021）
77wpa的博客
03-08 1万+
三维目标通常表示为点云中的三维长方体。这种表示模拟了经过充分研究的基于图像的2D边界框检测，但存在额外的挑战。三维世界中的目标不遵循任何特定的方向，基于框的检测器很难枚举所有方向或将轴对齐的边界框拟合到旋转的目标。在本文中，我们建议将3D目标表示、检测和跟踪为点。我们的框架CenterPoint首先使用关键点检测器检测目标的中心，然后回归到其他属性，包括3D大小、3D方向和速度。在第二阶段，它使用目标上的其他点特征来细化这些估计。在CenterPoint中，3D目标跟踪简化为贪婪的最近点匹配。
基于深度学习的3D目标检测与跟踪
一点人工一点智能的博客
04-30 2969
目标检测和跟踪对于自动驾驶来说是至关重要和基础的任务，旨在从场景中识别和定位出那些预定义类别的对象。在所有形式的自动驾驶数据中，3D点云学习引起了越来越多的关注。目前，有许多用于3D目标检测的深度学习方法。然而，鉴于点云数据的独特特性，点云的目标检测和跟踪任务仍需要深入研究。
最新工业基于点云的3D缺陷检测和分类综述
3D视觉工坊
02-22 1595
点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达来源：3D视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：点云检测，拉你入群。文末附行业细分群论文题目：ADVANCEMENTS IN POINT CLOUD-BASED 3D DEFECT DETECTION AND CLASSIFICATION FOR INDUSTRIAL SYSTEMS: A COMPREHENSIVE SUR...
3D 激光点云的多目标跟踪
ZX1278990_的博客
11-11 730
针对多目标跟踪（MOT）领域，一些学者聚焦于改进基于轨进片段（tracklet-based）的方法，指出传统检测驱动的多目标跟踪算法过度依赖目标检测的性能，忽视了目标历史信息的有效利用。该算法聚焦于目标跟踪的精确性，通过采用向量匹配策略，有效对比当前帧与历史帧中目标的数据，并借助卡尔曼滤波在多维空间中精准估计目标的运动状态。SimTrack通过混合时间中心图创新性地整合了多帧点云中的目标信息，实现了目标的自动化匹配、消失目标的智能剔除与新生目标的即时检测，彻底摒弃了传统跟踪方法中的复杂启发式匹配步骤。
3D点云目标检测-PointPillars算法解析
weixin_51021488的博客
05-30 3315
文章将点云数据转为点柱形式，以伪图像特征进行特征编码，避免了复杂的3D卷积的影响，提高了3D目标检测的速度，代码实现中还有不少细节值得解析，如为了防止角度抖动，增加的角度回归时的方向偏移值、 进行iou计算时所用到的部分面积求解相关数学公式。（叉乘、点乘相关数学性质！本人水平有限，若存在错误，请各位指正！
【计算机科学】【2016.09】三维点云中的目标检测
01-15
本文为德国弗里恩大学（作者：ChristianDamm）的硕士论文，共54页。 随着自动驾驶车辆的不断普及，避障等挑战变得越来越重要。为了实现避障，可靠的障碍物检测是前提条件之一。虽然普通的自动驾驶车辆主要使用相机和雷达传感器来实现这一目的，但是目前激光测距传感器正在逐渐作为可实施的替代方案。由于激光传感器的精度很高，在不同的工业领域中得到了广泛的应用。通常，传感器数据被用作点云的形式。在本篇硕士论文中，提出了一种基于点云的障碍物检测方法。因此，进行可靠障碍检测的几个子任务，如下采样和平面分割等得到了实现。最后，提出了一种基于线性卡尔曼滤波的障碍物跟踪算法，在自动驾驶车辆MadeInGermany（MIG）的多个测试驱动器内进行了实验评估。
3D点云目标检测网络简介
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07-30 2193
划分成体素格子后，由于点云密度不一致，有些格子里面点云可能比较多，对超出给定数量T的格子，需要进行随机采样，保证每个格子点不超过T个，少于T个的在实现中采用补0的方式。
点云 3D 目标跟踪 - SimTrack（ICCV 2021）
77wpa的博客
01-31 5266
LiDAR点云中的3D多目标跟踪是自动驾驶车辆的关键组成部分。现有方法主要基于tracking-by-detection的管道，并且不可避免地需要用于检测关联的启发式匹配步骤。在本文中，我们提出了SimTrack，通过提出一个端到端可训练的模型来从原始点云进行联合检测和跟踪，从而简化了手工制作的跟踪范式。我们的关键设计是预测给定片段中每个目标的首次出现位置，以获得跟踪身份，然后基于运动估计更新位置。在推理中，启发式匹配步骤可以通过简单的读取操作完全放弃。
长文梳理点云3D目标检：Pillar-Based和Voxel-Based
CV_Autobot的博客
05-31 2459
作者|Fangzh 编辑| 自动驾驶之心原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/700072002点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我-> 领取自动驾驶近15个方向学习路线>>点击进入→自动驾驶之心『3D目标检测』技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文前言目前的自动驾驶感知算法的输入数据会涉及到诸多采集传感器，比如激光雷达传感器...
CVPR2021|CenterPoint ：基于点云数据的3D目标检测与跟踪
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备战秋招！点云3D目标检测总结
CV_Autobot的博客
07-18 671
作者|求求你们别学了 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/643180137点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！本文只做学术分享，如有侵权，联系删文pointnet：分别对每个点进行特征提取(卷积或...
3D点云--物体识别与检测算法详解（Detection）
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weixin_45590420的博客
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本文全面解析3D点云物体识别与检测技术，涵盖传统几何方法和深度学习方法。传统方法包括特征描述子+SVM和滑动窗口+3D HOG，而深度学习方法重点介绍PointNet系列和PV-RCNN框架。文章对比了2023年主流算法的性能指标，提供了Python和C++的端到端实现示例，并分享体素化加速、量化推理等优化技巧。最后展望多模态融合、4D时空检测等前沿方向，针对不同应用场景给出选型建议。核心挑战在于处理点云稀疏性、旋转不变性和实时性要求，技术路线需根据精度、速度需求权衡选择。
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基于3D点云的小目标检测学习笔记
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3D点云检测学习笔记（仅为内容整理，有些东西比较省略，我放了原作者连接）
3d点云目标检测综述
03-18
目前主流的3D点云目标检测算法可以大致分为基于手工特征提取的传统方法和基于深度学习的新一代方案两大类： 1. **传统方法** - 这些早期的方法主要依靠设计特定形状描述符或者局部区域统计量来进行物体识别。尽管...
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