【无人驾驶视觉系列之】3D障碍物检测（二）

无人驾驶视觉感知介绍

　　上篇博文【无人驾驶视觉系列之】3D障碍物检测（一）主要介绍如何通过深度学习与几何约束来估计出视觉3D感知障碍物信息。本篇博文主要在上篇博文基础之上的优化与改进，来自于论文3D Bounding Box Estimation for Autonomous Vehicles by Cascaded Geometric Constraints and Depurated 2D Detections Using 3D Results。既然说到该篇论文为优化改进部分，那么主要优化的关键点在于：①挖掘可深度学习出来的有利于估计视觉3D参变量，②级联几何约束求解初始化3D位置，③通过3D障碍物来对2D检测结果进行反约束，进一步提高准确度。具体流程请见下面流程图分解进行讲解。

3D视觉障碍物技术

　　单目3D视觉感知技术目前在工业界主要是深度学习与立体几何相辅相成，还远远不能够深度学习打天下。其实主要原因在于相机成像关系天然丢失深度信息，使用深度学习无法有效的学习出深度信息，误差较大。结合立体几何约束关系能够进一步提升稳定性与缩小误差。

理论技术分析

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