Использование сверточных нейронных сетей для распознавания трехмерных объектов в реальном времени

Abstract

Задача распознавания объектов в реальном времени является ключевой для автономного функционирования интеллектуальных систем компьютерного зрения. Различные 3D сенсоры, такие как LiDAR или стереокамеры, становятся все более распространены в современных робототехнических системах и являются надежным источником трехмерных данных. Однако, многие современные системы используют получаемые данные неэффективно и сталкиваются с проблемой недостаточной производительности. В настоящей статье исследованы современные подходы к распознаванию трехмерных объектов в реальном времени, в том числе с использованием трехмерных сверточных нейронных сетей. Для оценки качества распознавания и быстродействия рассмотренных методов были использованы различные типы трехмерных данных.