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融合密集连接和高斯距离的三维目标检测算法
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 融合密集连接和高斯距离的三维目标检测算法

    • 3D object detection algorithm fusing dense connectivity and Gaussian distance

    • “在三维目标检测领域，研究者提出了FDG-PointNet模型，有效提升了小目标检测准确性，具有较强的适用性。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2024年54卷第12期 页码：3589-3600
    • 作者机构：

      1.长安大学 信息工程学院，西安 710018

      2.公安部交通管理科学研究所，江苏 无锡 214151

      3.长安大学 电子与控制工程学院，西安710018

    • 作者简介：

      程鑫（1990-），男，副教授，博士.研究方向：车路协同与深度学习.E-mail：xincheng@chd.edu.cn

      周经美（1991-），女，副教授，博士.研究方向：自动驾驶与环境感知.E-mail：jmzhou@chd.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(52472337;52102452);中国博士后科学基金项目(2023T160129);交通运输部重点科技项目(2022-ZD6-079);陕西省重点研发计划项目(2022QCY-LL-29);云南省交科院科技研发项目(JKYZLX-2023-12)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230105    

      中图分类号： TP391.4

    • 收稿：2023-02-06，

      纸质出版：2024-12-01

    移动端阅览

  • 程鑫,刘升贤,周经美等.融合密集连接和高斯距离的三维目标检测算法[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(12):3589-3600. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230105.

    CHENG Xin,LIU Sheng-xian,ZHOU Jing-mei,et al.3D object detection algorithm fusing dense connectivity and Gaussian distance[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(12):3589-3600. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230105.

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