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.
Wang och Posner REF tillämpar röstningssystemet för att behandla Lidar-intervalldata och reflektansvärden för att möjliggöra 3D-objektdetektering.
Voting for Voting in Online Point Cloud Object Detection
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}