计算机视觉应用--基于深度学习的3D目标检测方法.pptx

基于深度学习的3D目标检测方法7.2

7.2基于深度学习的3D目标检测方法传统的3D目标检测方法往往受到传感器分辨率、数据噪声及复杂的环境变化等问题的制约,因此,对于复杂场景中的物体检测和精确定位具有挑战性。然而,随着深度学习技术的发展,特别是卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)等深度学习模型的出现,在3D目标检测领域取得了显著的进展。深度学习方法通过从大量标记的三维点云数据和图像数据中学习特征表示,能够更准确地识别和定位三维场景中的物体。这种方法不仅能够处理不同类型的物体,还可以适应各种环境条件,从而提高了3D目标检测的鲁棒性和准确性。本节旨在介绍基于深度学习的3D目标检测方法。小知识视频行为识别是在视频序列中识别和分析人类行为的过程，常用的技术有深度学习、光流法等。

自动驾驶系统常用的感知传感器有毫米波雷达(radar)、激光雷达(lidar)及摄像头(camera)。摄像头可分为单目摄像头(monocularcamera)和双目摄像头(stereocamera)两种类型。以上传感器都可为感知模块提供输入数据进行3D目标检测,但又有着各自的特点:激光雷达具有优异的三维感知能力,能够很准确地将道路中的交通参与者检测出来,但其造价高昂,而且在大雾及雨雪等恶劣天气下难以正常工作;毫米波雷达能够较好地在恶劣天气下工作,但其分辨率较低;单目摄像头安装简单,成本低廉且能感知丰富的语义信息,但其在成像过程中缺失了对深度信息的感知能力,进行3D目标检测时具有一定的难度;相比较而言,双目摄像头可以较好地恢复场景的深度信息,但其成本较高,安装和标定复杂且易受车辆行驶过程中的震动影响。基于以上特点,将基于深度学习的3D目标检测方法分为三种:基于图像的3D目标检测、基于LiDAR的3D目标检测、基于多传感器的3D目标检测。图7-3所示为一些常见的用于3D目标检测的传感器。7.2基于深度学习的3D目标检测方法

7.2基于深度学习的3D目标检测方法

7.2.1基于图像的3D目标检测基于图像的3D目标检测旨在通过分析图像来推断目标物体的三维位置、尺寸和姿态。这种技术在计算机视觉和机器学习领域中被广泛应用,基于图像的3D目标检测通常包括以下几个步骤7.2基于深度学习的3D目标检测方法小知识图像的读取与显示是图像处理的基础操作，常用的库有OpenCV、PIL等。

一旦确定了物体的2D位置,需要通过姿态估计算法来推断物体在3D空间中的旋转姿态。这可以通过使用预定义的3D模型或利用深度学习模型进行回归来实现。(2)姿态估计。在得到物体的2D位置和3D姿态后,可以利用相机投影和几何约束来估计物体的尺寸。这可以通过计算物体在图像上的投影区域和已知的物体3D模型之间的比例关系来实现。(3)尺寸估计。最后一步是结合物体的2D位置、3D姿态和尺寸信息进行三维重建。这可以通过利用多视角的图像或使用深度传感器(如激光雷达或RGB-D相机)来获取更准确的深度信息。(4)三维重建。首先需要使用目标检测算法,如基于深度学习的目标检测模型(如FasterR-CNN、YOLO等),在输入图像中定位和标记出目标物体的位置。(1)物体检测。7.2基于深度学习的3D目标检测方法

本身从单目图像中检测3D空间的目标是一个病态问题,因为单目图像无法提供足够的3D信息,很难预测3D目标准确的位置信息。很多方法利用几何约束和形状先验从图像中推断深度信息,也是一种优化单目3D目标定位问题的思路。但是与激光雷达相比还是相差较远,当然单目摄像头在成本方面相较于其他传感器有着绝对的优势,基于单目摄像头的3D目标检测算法的进步,将有利于推动自动驾驶系统的大规模落地应用。(1)纯图像单目3D目标检测。受到2D目标检测方法的启发,单目3D目标检测最直接的解决方案是通过卷积神经网络从图像中直接回归3D框参数。这样的方法借鉴了2D检测网络架构的设计,可以实现端到端训练。这些方法可以分为单阶段、两阶段或基于锚框(anchor-based)与不基于锚框(anchor-free)的方法。1.基于单目图像的3D目标检测7.2基于深度学习的3D目标检测方法

7.2基于深度学习的3D目标检测方法①单阶段单目检测方法直接从输入图像中回归3D目标框参数。通过单阶段的卷积神经网络结构,可以实现端到端的训练网络,实现对3D目标的检测和定位。这种方法省略了两阶段检测中的候选框生成和筛选步骤,简化了整个检测流程,同时也提高了检测的效率和速度。1②两阶段单目检测方法通常将传统的两阶段2D目标检测体系扩展到3D目标检测。具体来说,在第一阶段利用2D目标检测器从输入图像生成2D目标框。然后在第二阶段,通过从2DRoI中预测3D目标参数,将2D框提升到3D空间,如图7-4所示。2

7.2基