【摘 要】
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地面战场上目标检测是精准跟踪以及准确打击的前提，在现代无人化陆战中起着至关重要的作用。传统的图像检测方法受到光照，天气等条件制约，利用激光雷达技术进行3D目标检测能够显著改善车体的感知能力。针对应用于陆战无人车的检测任务，提出了一种基于卷积神经网络的3D点云检测算法，通过优化VoxelNet的体素化和特征融合模块设计了一组端对端的高效网络，并改进了一种基于距离的非极大值抑制策略。实验表明原始Vox
【机 构】
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华中光电技术研究所—武汉光电国家研究中心
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地面战场上目标检测是精准跟踪以及准确打击的前提，在现代无人化陆战中起着至关重要的作用。传统的图像检测方法受到光照，天气等条件制约，利用激光雷达技术进行3D目标检测能够显著改善车体的感知能力。针对应用于陆战无人车的检测任务，提出了一种基于卷积神经网络的3D点云检测算法，通过优化VoxelNet的体素化和特征融合模块设计了一组端对端的高效网络，并改进了一种基于距离的非极大值抑制策略。实验表明原始VoxelNet在自建数据集上车辆目标AP值为78.53%，而改进后的网络性能达84.11%，对未来军事领域的三维目标检测任务具有参考价值。
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