融合毫米波雷达与深度学习的 3D 点云目标检测算法

摘要

随着自动驾驶、智能交通等领域的发展，目标检测技术已成为提高系统智能化水平的关键技术之一。毫米波雷达由于其不受光照影响和较强的穿透能力，已广泛应用于自动驾驶和周边环境感知中。而深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的广泛应用，使得其成为处理复杂数据的有效方法。针对毫米波雷达获取的3D点云数据，本文提出了一种融合毫米波雷达与深度学习的3D点云目标检测算法。该算法结合了毫米波雷达数据的优点与深度学习强大的特征提取能力，通过有效的预处理和特征融合，提高了目标检测的准确性和鲁棒性。实验结果表明，所提算法在多个标准数据集上的检测精度相较于传统方法有显著提升，具有较强的实际应用价值。