I detta dokument föreslås ett effektivt och ändamålsenligt system för att tillämpa skjutfönster som är populärt i datorseendet på 3D-data. I synnerhet utnyttjas problemets glesa natur genom ett röstningssystem för att möjliggöra en sökning genom alla platser för putativt objekt i alla riktningar. Vi bevisar att detta röstningssystem är matematiskt likvärdigt med en konvolution på ett glest funktionsrutnät och därmed möjliggör bearbetning, i full 3D, av alla punktmoln oberoende av det antal utsiktspunkter som krävs för att konstruera det. Som sådan är den mångsidig nog att fungera på data från populära 3D-laser scanners såsom en Velodyne samt på 3D-data som erhållits från allt populärare push-broom konfigurationer. Vår strategi är "ojämförligt parallelliserbar" och kan bearbeta ett punktmoln som innehåller över 100K-punkter vid åtta orienteringar på mindre än 0,5. För objektklasserna bil, fotgängare och bicyklist uppnår den resulterande detektorn bäst i klassen detektion och timing prestanda i förhållande till tidigare konst på KITTI-datauppsättningen samt jämfört med en annan befintlig 3D-objektdetekteringsmetod.
I REF, Wang et al. Bevisa att detektion med hjälp av ett röstningssystem motsvarar detektion av skjutfönster på ett glest rutnät för linjära modeller.
Voting for Voting in Online Point Cloud Object Detection
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}