《表2 目标的三维：自动驾驶发展与关键技术综述》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《自动驾驶发展与关键技术综述》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

（m）

对激光雷达生成的点云数据使用地面过滤算法去除其中的地面点，例如文献[31]。对去除地面点后的点云数据使用聚类算法得到一个个的簇。对图像使用深度神经网络进行目标检测得到目标的类别标签，如yolo[32]。将簇通过坐标转换映射到图像上，根据图像上映射的点计算矩形，遍历LiDar检测到的目标，如果目标和Vision检测到的目标的矩形重合面积达到一定阈值，就根据该目标的分类结果进行判断是否符合预先定义的三围，如表2所示。符合则为候选目标，然后在候选目标中找到距离传感器最近的目标即为同一目标，并将目标的类别标签贴到对应的簇上面。通过这种方式可以得到目标的大小、位置和类别等信息。