本文介绍了基于LiDar视频信息的3D目标检测框架，利用LiDar点云数据和视频信息进行目标检测。框架包括LiDar数据预处理、视频预处理、应用目标检测算法（如MV3D、AVOD）以及结果显示。实际应用中，目标检测算法需根据需求选择并集成，该框架为理解与实施提供了基础。
基于LiDar视频信息的3D目标检测框架
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，它可以在图像或视频中准确定位和分类对象。近年来，随着激光雷达（LiDar）技术的发展，基于LiDar视频信息的3D目标检测框架在目标检测中变得越来越重要。本文将介绍一个基于LiDar视频信息的3D目标检测框架，并提供相应的源代码示例。
该框架的核心思想是利用LiDar传感器获取的三维点云数据，结合视频信息进行目标检测。以下是一个基本的实现示例：
import numpy as np
import cv2
def detect_3d_objects(lidar_data, video_frames):
# 预处理LiDar数据
lidar_points =
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