深度学习驱动的3D对象检测的调查:传感器方式,技术架构和应用.
Xiang Zhang1, Hai Wang1, Haoran Dong1
1School of Automotive and Traffic Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|June 27, 2025
概括
本综述调查了用于3D物体检测的深度学习,分析了像LiDAR这样的传感器模式和各种技术架构的摄像头数据. 它强调了自动驾驶和机器人的进步.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
背景情况:
- 深度学习已经彻底改变了3D对象检测,但整合各种传感器数据和架构仍然具有挑战性.
- 现有的调查通常集中在单个传感器类型或架构上,缺乏协同分析的统一框架.
研究的目的:
- 为深度学习驱动的3D对象检测方法提供全面的调查.
- 使用双轴框架系统地分析方法:传感器模式和技术架构.
- 探索3D感知中的应用和未来研究方向.
主要方法:
- 基于传感器模式的3D物体检测方法的分类 (RGB摄像头,LiDAR,多式融合).
- 分析技术架构,包括卷积网络,鸟视图 (BEV) 方法和占用网络.
- 在数据,特征和结果层面检查跨模式融合范式.
主要成果:
- 激光雷达处理的演变,从基于voxel的到基于支柱的建模.
- 空间时空建模中的进展,用于使用BEV和时空融合来理解动态场景.
- 展示三级交叉模式融合战略,以提高检测准确度.
结论:
- 传感器模式和技术架构之间的协同创新是推动3D物体检测的关键.
- 未来的工作应该专注于深度感知,开放场景建模,以及用于更广泛应用的轻量化部署.
- 审查的方法显示了自动驾驶和农业机器人的巨大潜力.


