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摘要 - 对象检测是自动驾驶汽车和高级驾驶员辅助系统（ADA）的重要感知任务。虽然已经对相机图像中的对象检测进行了广泛的研究，但通过光检测和范围（LIDAR）数据来解决此任务，这是由于其固有的稀疏性带来了独特的挑战。这项研究引入了一种基于激光雷达的对象检测的开创性方法，其中Lidar Point Cloud数据巧妙地转换为伪RGB图像格式，随后将最初用于基于相机的对象检测设计的Yolov8网络。在Kitti数据集中受过训练和严格评估，我们的方法表现出出色的性能，达到了令人印象深刻的平均平均精度（MAP）超过86％。该模型还在Tihan IITH iith自主导航数据集（TIAND）的某个点云上进行了测试。这个了不起的结果强调了拟议方法在利用LiDAR数据以进行健壮对象检测时的效率，从而有助于在自主驾驶和ADAS应用中提高感知能力。索引项 - Yolov8，点云，BEV，LIDAR，对象检测，ADAS
yolov8基于激光雷达点云的对象检测的新方法
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