基于深度学习算法的三维激光雷达主动成像目标检测

为了提升目标检测效果,设计基于深度学习算法的三维激光雷达主动成像目标检测方法。利用深度学习算法的生成对抗网络,剔除三维激光雷达主动成像过程中的杂波干扰,得到无杂波干扰的目标三维图像;设计生成模型与对抗模型的损失函数,利用端到端深度神经网络的点云编码层,在无杂波干扰的目标三维图像内,提取目标三维图像特征,并输入目标检测层内;通过目标检测层输出目标检测候选框,利用非极大值结合混合置信度,确定最终目标检测框,完成三维激光雷达主动成像目标检测。实验结果表明：该方法可有效剔除杂波干扰,得到无杂波干扰的目标三维图像;该方法可有效完成三维激光雷达主动成像目标检测,且在不同目标运动模糊长度像素时,该方法目标检测的交并比均高于阈值,说明该方法的目标检测精度较高。