基于LiDar Video信息的3D目标检测框架

基于LiDar Video信息的3D目标检测框架

摘要：本文介绍了一种基于LiDar Video信息的3D目标检测框架。该框架结合了LiDar和视频数据，通过联合处理两者信息实现准确、鲁棒的3D目标检测。我们提出了一种多模态融合网络，用于提取和融合LiDar和视频特征。此外，我们还引入了一个新颖的深度可感知协同滤波器，用于提高目标检测的准确性。通过大量实验证明，我们的框架在各种场景下具有出色的性能。

关键词：3D目标检测，LiDar Video，多模态融合，深度可感知协同滤波器

1. 引言
   随着自动驾驶和智能交通系统的不断发展，3D目标检测在计算机视觉领域中变得越来越重要。传统的2D目标检测方法往往无法准确地估计目标的空间位置和姿态，因此研究者们提出了一些基于LiDar或视频的3D目标检测方法。然而，这些方法各自存在一些缺点，如LiDar方法对目标形状和纹理不敏感，而视频方法在目标遮挡和低纹理情况下表现较差。为了克服这些问题，本文提出了一种基于LiDar Video信息的3D目标检测框架。

2. 相关工作
   在相关工作中，我们分析了目前主流的3D目标检测方法。其中，LiDar单独使用的方法主要包括基于点云的检测和基于Voxel的检测。视频单独使用的方法主要包括基于深度学习的2D目标检测和基于运动估计的3D目标检测。然后，我们指出了这些方法存在的问题，并介绍了我们提出的基于LiDar Video信息的3D目标检测框架。

3. 方法介绍
   我们的方法主要分为两个步骤：多模态融合和深度可感知协同滤波器。在多模态融合步骤中，我们首先提取LiDar和视频的特征，然后将它们进行融合。具体来说，我们使用了一个共享的卷积神经网络，分别对L