基于三维LARK特征的运动目标检测模型研究的任务书

基于三维LARK特征的运动目标检测模型研究的任务书一、任务背景在移动目标检测领域，传统的二维图像检测技术无法满足高速交通场景中移动目标的高速运动特性，这导致检测率和定位精度大大降低。相对于二维图像，三

LARK 基于三维特征的运动目标检测模型研究的任 务书 一、任务背景 在移动目标检测领域，传统的二维图像检测技术无法满足高速交通 场景中移动目标的高速运动特性，这导致检测率和定位精度大大降低。 相对于二维图像，三维信息随着激光雷达和深度相机的应用普及已经逐 渐成为研究的热点。针对移动目标检测领域中的三维信息处理问题， LARKLocal Appearance and Recognition of Kinematic （）特征作为最新 LARK 的运动模式描述符已经得到了广泛应用。特征利用时空梯度提取运 动目标的运动属性，可以用更加直观的形式表示目标的运动状态，从而 提高目标检测的精度和鲁棒性。 LARK 本任务计划建立基于三维特征的运动目标检测模型，并在公 LARK 开数据集上进行深度学习实验，研究特征在三维运动目标检测中的 作用。 二、任务目标 1. LARK 熟悉三维点云数据，理解三维特征的原理和算法，掌握特 征提取和目标检测的基本流程。 2. 对公开数据集进行数据预处理，包括三维点云数据采样、过滤、 分割等。 3. LARKCNN 基于三维特征和卷积神经网络（）架构设计运动目标 检测模型，完成模型训练和优化。 4. 针对模型性能进行评估和对比实验，分析模型在运动目标检测中 的作用和效果。 5. 撰写实验报告，总结实验过程和结果，提出进一步的完善和改进 方向。