微美全息成功开发基于图像和点云融合的三维目标检测算法系统

    本报记者 袁元

    近年来，随着大规模训练数据和先进机器学习、深度学习算法的发展，三维目标检测的整体性能有了巨大的提高，三维目标检测也广泛应用于重建建筑物的建筑模型、自动驾驶、人脸检测、历史遗址保留、虚拟现实游戏等行业。

    为此，微美全息（NASDAQ：WIMI）开发了基于图像和点云融合的三维目标检测算法系统。以RGB图像和含深度信息的点云数据为输入数据，对三维空间中的目标进行分类和定位，再经过一系列的特征提取、实例分割、3D框估计等操作，将图像和点云融合，利用多任务的相互增益，大大提升三维目标检测准确率。

    随着三维数据获取技术的进步、计算能力的增强、深度学习技术的发展以及应用需求的增加，三维视觉技术的研究和应用受到越来越多的关注。目前，三维目标检测技术已经成为计算机视觉和自动驾驶领域的核心技术之一。三维目标检测与识别是三维场景理解的关键技术，是机器理解世界并与世界交互的基础，在自动驾驶、智能机器人、智慧交通、自主导航等领域具有极其广阔的应用前景，WIMI微美全息也将不断拓展其基于图像和点云融合的三维目标检测算法的运用领域。

（编辑 李波 上官梦露）