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本课程属于：182-低空激光雷达与三维感知 智能机器人、自动化与智能装备工程 · 共 7 门相关课程，组合学习更完整。
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激光雷达三维目标检测与跟踪

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=激光雷达三维目标检测与跟踪的定… · 学习目标 · 整体知识框架
课程导入目标=激光雷达三…
02
激光雷达基础
目标=测距原理 · 点云生成机制 · 坐标系定义
激光雷达基础目标=测距原理
03
点云数据特性
目标=无序性 · 稀疏性 · 密度不均
点云数据特性目标=无序性
04
三维感知任务概览
目标=三维目标检测 · 三维目标跟踪 · 语义分割
三维感知任务概览目标=三维目标检…
05
数据集与标注格式
目标=KITTI · nuScenes · Waymo Open Dataset
数据集标注格式
06
点云预处理
目标=体素化 · 下采样 · 地面分割
点云预处理目标=体素化
07
三维目标检测基础方法
目标=基于体素 · 基于点 · 基于柱体
三维目标检测基础…目标=基于体素
08
基于体素的三维检测
目标=VoxelNet · SECOND · PointPillars
基于体素的三维检…VoxelNet
09
基于原始点的三维检测
目标=PointNet · PointNet++ · PointRCNN
基于原始点的三维…PointNet
10
基于投影与融合的三维检测
目标=BEV投影 · Range View · MV3D
基于投影融合的三维检测
11
Transformer与三维检测
目标=DETR3D · PETR · BEVFormer
Transformer三维检测
12
三维目标检测损失函数
目标=分类损失 · 回归损失 · 方向损失
三维目标检测损失…目标=分类损失
13
三维目标检测后处理
目标=非极大值抑制 · 旋转NMS · 软NMS
三维目标检测后处…目标=非极大值抑…
14
三维目标跟踪基础
目标=跟踪定义 · 跟踪范式 · 检测跟踪
三维目标跟踪基础目标=跟踪定义
15
数据关联方法
目标=匈牙利算法 · 贪心匹配 · JPDA
数据关联方法目标=匈牙利算法
16
运动模型与滤波
目标=卡尔曼滤波 · 扩展卡尔曼滤波 · 无迹卡尔曼滤波
运动模型滤波
17
基于检测的三维跟踪
目标=AB3DMOT · CenterPoint跟踪 · SimpleTrack
基于检测的三维跟…AB3DMOT
18
联合检测与跟踪
目标=JDT · Tracktor · CenterTrack
联合检测跟踪
19
多目标跟踪评价指标
目标=MOTA · MOTP · IDF1
多目标跟踪评价指…MOTA
20
多传感器融合跟踪
目标=激光雷达与相机 · 毫米波雷达 · IMU
多传感器融合跟踪目标=激光雷达
21
三维目标检测实战
目标=基于KITTI或nuScene… · 调参 · 评估与可视化
三维目标检测实战KITTI
22
三维目标跟踪实战
目标=基于检测结果实现AB3DMOT… · 完成数据关联 · 卡尔曼滤波与轨迹管理
三维目标跟踪实战AB3DMOT
23
模型部署与优化
目标=TensorRT · ONNX · OpenPCDet
模型部署优化
24
常见问题与调试
目标=点云稀疏 · 类别不平衡 · 方向估计错误
常见问题调试
25
前沿进展与趋势
目标=弱监督 · 自监督 · 半监督三维检测与跟踪
前沿进展趋势
26
项目综合实战一
目标=城市道路场景下激光雷达三维目标… · 涵盖数据 · 模型
项目综合实战一目标=城市道路场…
27
项目综合实战二
目标=高速公路场景下多目标跟踪系统设… · 涵盖检测输入 · 关联
项目综合实战二目标=高速公路场…
28
项目综合实战三
目标=多传感器融合的三维检测与跟踪系… · 涵盖标定 · 融合
项目综合实战三目标=多传感器融…
29
课程总结与知识体系
目标=核心方法回顾 · 技术路线对比 · 选型建议
课程总结知识体系
30
综合提升与面试准备
目标=典型面试题 · 算法推导 · 工程实践问题
综合提升面试准备