检测与跟踪
激光雷达点云数据中的目标检测、形状拟合和跟踪
对象检测是一种在场景中识别和定位对象的技术。这使您能够检测点云中的3-D对象。Lidar Toolbox™包括使用几何形状拟合或使用卷积神经网络进行深度学习来检测物体的功能。
几何形状拟合——通过使用地面分割和平面拟合算法来检测点云中对象的三维几何形状。你可以检测每个物体的位置、尺寸和方向。您可以将检测到的对象用于下游工作流程，如跟踪、路径规划和标记。
深度学习——一种用于目标检测的深度学习方法，使用卷积神经网络来执行目标检测。Lidar Toolbox包括使用pointcolumns和Complex-YOLO v4等神经网络的对象检测工作流。您可以训练自定义对象检测模型，或者使用可用的预先训练的网络，并为您的应用程序进一步优化它。工具箱还支持CUDA®用于PointPillars和SqueezeSegV2网络的MEX代码生成。
对象跟踪是一种估计和跟踪物体在多个扫描场景中的运动的技术。对象跟踪包括为被检测对象分配一个唯一的ID，并跟踪它们在点云帧中的移动。激光雷达工具箱包括检测和跟踪工作流程的车辆，道路车道，和路缘。这些工作流大多使用联合概率数据关联(JPDA)跟踪器。
功能
主题
- 开始使用深度学习的点云
了解如何使用点云进行深度学习。
- 开始使用pointpillar
定义pointcolumns网络并学习如何使用该网络执行对象检测。
- 用于深度学习的数据存储(深度学习工具箱)
了解如何在深度学习应用程序中使用数据存储。
- 深度学习层列表(深度学习工具箱)
在MATLAB中发现所有的深度学习层®．
特色的例子
您也可以从以下列表中选择网站: