3D目標檢測

隨著計算機視覺、深度學習等技術的迅速發展，3D目標檢測成為了當前熱門的研究領域之一。3D目標檢測是通過獲取目標物體的三維信息並從中提取出目標物體的語義信息，實現對三維世界中物體的檢測和定位。3D目標檢測不僅能夠應用於無人駕駛、智能家居等眾多領域，還有望在未來的虛擬現實、增強現實等領域發揮重要作用。

一、3D目標檢測技術

1、傳統方法

傳統的3D目標檢測方法主要基於點雲、視差圖等二維或三維的圖像數據，比如使用一系列特徵點、特徵線等方法進行目標檢測和定位。這些方法通常需要手動標記、提取、篩選等一系列的操作，需要專業知識和技能支持，而且對雜訊、光照等環境因素容易受到影響。

2、深度學習方法

深度學習技術在計算機視覺領域中被廣泛應用，目前也是3D目標檢測研究領域的主流技術。基於深度學習的3D目標檢測方法主要有：

① PointNet系列：PointNet、PointNet++等

PointNet系列是通過基於局部幾何特徵和全局幾何特徵的方法，將點雲作為輸入直接進行處理，實現目標檢測和分類。PointNet系列相較於之前的方法可以更好的應對點雲數據的不規則性和較大雜訊的問題，同時通過一系列升維和降維的操作將點雲數據轉換為整體的特徵向量和特徵張量，方便後續的操作。

② 三維CNN系列：3D-SIS、MV3D等

三維CNN系列是將點雲數據通過對點雲中的體素進行採樣，生成3D體素網格，並將3D體素網格作為輸入進行分類、檢測等操作。相對而言，三維CNN系列有更多的網路結構和思路的選擇，並且能夠處理雜訊、空洞等問題，但是對於稀疏性的點雲數據支持不夠好。

③ 深度學習和幾何形態學結合系列：PointRCNN、PV-RCNN等

這個系列是將點雲數據進行處理，將真實的物體坐標、邊框信息和深度學習網路的預測結果進行融合，並且引入一系列的幾何形態學演算法，比如ROI對齊、Box encode等方法，實現精確地三維目標檢測和定位。

二、3D目標檢測的數據集

3D目標檢測的數據集是指一些包含標註好物體的3D點雲數據集、3D mesh數據集、物體位姿標註、物體類別標註等信息的數據集。常見的3D目標檢測數據集有：

1、ShapeNet

ShapeNet是由斯坦福大學、普林斯頓大學、特拉華大學等界知名機構共同發布的一個大型物體模型數據集，其中包含了數百種物體和上百萬張圖片，具有較高的多樣性和準確性。

2、KITTI

KITTI是德國卡爾斯魯厄工業大學推出的一個開源數據集，包含了城市街道環境下的立體圖像、高精度GPS定位和激光雷達點雲等信息。KITTI作為車輛自主駕駛領域的一個重要數據集，也被廣泛應用於3D目標檢測方面。

3、ScanNet

ScanNet是一個大規模、高質量的室內場景重建數據集，包括了若干個被掃描過的室內場景的RGB圖像、深度圖像、2D/3D標註和語義標註等信息。ScanNet已廣泛應用於室內場景的3D目標檢測和語義分割等領域。

三、3D目標檢測實現示例

import numpy as np
from open3d import *
import copy
import math

def make_rotation_translation_matrix(rotation, translation):
    R = np.eye(4)
    R[:3, :3] = rotation
    R[:3, 3] = translation
    return R

def compute_3d_box_cam2(h, w, l, x, y, z, yaw):
    R = np.array([[math.cos(yaw), 0, math.sin(yaw)],
                  [0, 1, 0],
                  [-math.sin(yaw), 0, math.cos(yaw)]])
    x_corners = [w, w, -w, -w, w, w, -w, -w]
    y_corners = [h, -h, -h, h, h, -h, -h, h]
    z_corners = [l, l, l, l, -l, -l, -l, -l]
    corners_3d = np.dot(R, np.vstack([x_corners, y_corners, z_corners]))
    corners_3d[0, :] = corners_3d[0, :] + x
    corners_3d[1, :] = corners_3d[1, :] + y
    corners_3d[2, :] = corners_3d[2, :] + z
    return corners_3d.T

def compute_3d_box_velo(box3d, Tr_velo_to_cam):
    R = Tr_velo_to_cam[:3, :3]
    t = Tr_velo_to_cam[:3, 3]
    h, w, l = box3d[3], box3d[4], box3d[5]
    x, y, z = box3d[0], box3d[1], box3d[2]
    yaw = box3d[6]
    corners_3d_cam2 = compute_3d_box_cam2(h, w, l, x, y, z, yaw)
    corners_3d_velo = np.dot(R, corners_3d_cam2.T).T + t.reshape((1, 3))
    return corners_3d_velo

def draw_scenes(points, bboxes):
    vis = Visualizer()
    vis.create_window()
    pcd = PointCloud()
    pcd.points = Vector3dVector(points)
    vis.add_geometry(pcd)

    for box in bboxes:
        box = np.array(box)
        box3d_velo = compute_3d_box_velo(box, Tr_velo_to_cam)
        box3d_cam2 = np.dot(Tr_cam2_to_cam0, box3d_velo.T).T
        box_corners_cam2 = compute_3d_box_cam2(box[3], box[4], box[5], box[0], box[1], box[2], box[6])
        lines = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 0],
                 [4, 5], [5, 6], [6, 7], [7, 4],
                 [0, 4], [1, 5], [2, 6], [3, 7]]
        colors = [[1, 0, 0] for i in range(len(lines))]
        line_set = LineSet()
        line_set.points = Vector3dVector(box3d_cam2.astype(np.float32))
        line_set.lines = Vector2iVector(lines)
        line_set.colors = Vector3dVector(colors)
        vis.add_geometry(line_set)

    vis.update_geometry()
    vis.poll_events()
    vis.update_renderer()

if __name__ == '__main__':
    points = np.random.rand(40000, 3)
    bboxes = [[4, 1.5, 3, 1.6, 1.6, 3, math.pi / 4],
              [-2, 3, 2, 1.5, 3, 1.3, math.pi / 6]]
    Tr_velo_to_cam = np.eye(4)
    Tr_cam2_to_cam0 = np.eye(4)
    while True:
        draw_scenes(points, bboxes)

四、3D目標檢測的應用

1、3D目標檢測在無人駕駛領域中的應用

無人駕駛領域是3D目標檢測的一個典型應用場景，包括了自主駕駛、高精度地圖、城市交通管理等等領域。

2、3D目標檢測在室內場景中的應用

3D目標檢測在室內場景中的應用可以幫助改善人工智慧、智能家居等行業。比如將3D目標檢測應用於智能家居場景，可以使用3D相機定位，並監測家中物品的狀態，實現預警或自動化控制等功能。

3、3D目標檢測在虛擬現實、增強現實等領域中的應用

3D目標檢測可以增強虛擬現實、增強現實等領域的顯示效果。通過3D目標檢測技術，可以實現將虛擬物體與真實環境無縫融合，提升用戶體驗和沉浸感。