基于深度学习的道路障碍物检测方法

计算机应用页数： 6 2020-07-15

摘要：针对基于激光雷达(LiDAR)的三维点云数据处理及道路障碍物检测的问题,提出一种基于深度学习的路障碍物检测方法。
首先,采用统计滤波算法对原始点云进行离群点的剔除处理;其次,提出一种端到端的深度神经网络VNMax,利用最大池化对区域候选网络(RPN)架构进行优化,构建改进的目标检测层;最后,在KITTI数据集上进行了训练及测试实验。（共6页）

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