随着计算机视觉、深度学习等技术的迅速发展，3D目标检测成为了当前热门的研究领域之一。3D目标检测是通过获取目标物体的三维信息并从中提取出目标物体的语义信息，实现对三维世界中物体的检测和定位。3D目标检测不仅能够应用于无人驾驶、智能家居等众多领域，还有望在未来的虚拟现实、增强现实等领域发挥重要作用。
一、3D目标检测技术
1、传统方法
传统的3D目标检测方法主要基于点云、视差图等二维或三维的图像数据，比如使用一系列特征点、特征线等方法进行目标检测和定位。这些方法通常需要手动标记、提取、筛选等一系列的操作，需要专业知识和技能支持，而且对噪声、光照等环境因素容易受到影响。
2、深度学习方法
深度学习技术在计算机视觉领域中被广泛应用，目前也是3D目标检测研究领域的主流技术。基于深度学习的3D目标检测方法主要有：
① PointNet系列：PointNet、PointNet++等
PointNet系列是通过基于局部几何特征和全局几何特征的方法，将点云作为输入直接进行处理，实现目标检测和分类。PointNet系列相较于之前的方法可以更好的应对点云数据的不规则性和较大噪声的问题，同时通过一系列升维和降维的操作将点云数据转换为整体的特征向量和特征张量，方便后续的操作。
② 三维CNN系列：3D-SIS、MV3D等
三维CNN系列是将点云数据通过对点云中的体素进行采样，生成3D体素网格，并将3D体素网格作为输入进行分类、检测等操作。相对而言，三维CNN系列有更多的网络结构和思路的选择，并且能够处理噪声、空洞等问题，但是对于稀疏性的点云数据支持不够好。
③ 深度学习和几何形态学结合系列：PointRCNN、PV-RCNN等
这个系列是将点云数据进行处理，将真实的物体坐标、边框信息和深度学习网络的预测结果进行融合，并且引入一系列的几何形态学算法，比如ROI对齐、Box encode等方法，实现精确地三维目标检测和定位。
二、3D目标检测的数据集
3D目标检测的数据集是指一些包含标注好物体的3D点云数据集、3D mesh数据集、物体位姿标注、物体类别标注等信息的数据集。常见的3D目标检测数据集有：
1、ShapeNet
ShapeNet是由斯坦福大学、普林斯顿大学、特拉华大学等界知名机构共同发布的一个大型物体模型数据集，其中包含了数百种物体和上百万张图片，具有较高的多样性和准确性。
2、KITTI
KITTI是德国卡尔斯鲁厄工业大学推出的一个开源数据集，包含了城市街道环境下的立体图像、高精度GPS定位和激光雷达点云等信息。KITTI作为车辆自主驾驶领域的一个重要数据集，也被广泛应用于3D目标检测方面。
3、ScanNet
ScanNet是一个大规模、高质量的室内场景重建数据集，包括了若干个被扫描过的室内场景的RGB图像、深度图像、2D/3D标注和语义标注等信息。ScanNet已广泛应用于室内场景的3D目标检测和语义分割等领域。
三、3D目标检测实现示例
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目标检测的应用
1、3D目标检测在无人驾驶领域中的应用
无人驾驶领域是3D目标检测的一个典型应用场景，包括了自主驾驶、高精度地图、城市交通管理等等领域。
2、3D目标检测在室内场景中的应用
3D目标检测在室内场景中的应用可以帮助改善人工智能、智能家居等行业。比如将3D目标检测应用于智能家居场景，可以使用3D相机定位，并监测家中物品的状态，实现预警或自动化控制等功能。
3、3D目标检测在虚拟现实、增强现实等领域中的应用
3D目标检测可以增强虚拟现实、增强现实等领域的显示效果。通过3D目标检测技术，可以实现将虚拟物体与真实环境无缝融合，提升用户体验和沉浸感。
