基于融合采样和图网络的三维目标检测

doi:10.15938/j.jhust.2025.02.005

哈尔滨理工大学学报 ›› 2025, Vol. 30 ›› Issue (02) : 42 -52. DOI: 10.15938/j.jhust.2025.02.005

基于融合采样和图网络的三维目标检测

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摘要

在基于点云的三维目标检测技术中，存在点云计算代价大，目标尺度差距大等问题，导致目标检测效率低。针对此问题，提出了一种基于融合采样和图网络的三维目标检测算法。首先，引入点云融合采样技术对原始点云进行采样，以降低计算复杂度；其次，利用K-NN算法对采样后的点云进行图构造，并引入子图采样来解决图卷积过平滑的问题；最后，通过特征交互更新图节点的特征，以提高网络的特征提取能力，从而达到提升目标检测效果的目的。本研究在KITTI3D数据集上进行实验，结果相较于基准模型Point-GNN,对汽车目标的检测精度提升了3.89%。在简单场景和中等难度场景下，骑行者目标的检测精度分别提升了6.60%和4.36%。