面向自动驾驶的点云三维目标检测优化与泛化技术研究
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报告题目：面向自动驾驶的点云三维目标检测优化与泛化技术研究
主 持 人：曲宗希 副教授
报 告 人：郅 朋 博士
报告时间：2026年7月5日11:00-12:00
报告地点：腾讯会议（会议ID：266 268 320）
报告简介：
三维点云目标检测是自动驾驶环境感知的核心关键技术，凭借精准的空间结构感知、测距能力及光照鲁棒性，可为自动驾驶安全行驶提供核心感知支撑。当前复杂交通场景下，点云检测技术仍存在突出短板：远距、遮挡、小目标检测精度有限，车载受限算力下难以兼顾推理实时性，且易受跨模态对齐偏差、场景域差异及异构传感器影响，出现泛化性能衰减。针对以上行业痛点，本报告围绕多尺度特征“生成—融合—对齐”的核心思路，介绍单模态优化、多模态融合、车路协同跨域泛化的递进式技术体系。通过空间特征增强轻量化网络，平衡点云稀疏建模精度与推理效率；融合可变形注意力与加噪去噪机制，实现图像与点云异质特征稳健融合，降低检测误报、提升检测精度；依托体素一致性校正与跨视角特征协同模块，有效解决车路协同异构雷达的域偏移问题。系列技术方案可实现高精度、低时延、强鲁棒、可跨域泛化的三维目标检测效果，能够适配各类复杂自动驾驶落地场景，为高性能自动驾驶感知系统研发提供坚实的理论依据与工程技术参考。
报告人简介：
郅朋，男，博士，兰州大学智能驾驶团队技术负责人。主要研究方向为自动驾驶、具身智能与深度学习。参与编著及译著《Theories and Practices of Self-Driving Vehicles》《激光雷达感知与定位》等学术著作，在ITSC、AAAI、NeurIPS等高水平会议和期刊上发表论文10余篇，并获授权发明专利多项。荣获甘肃省科技进步二等奖、第十一届国际发明展览会银奖等荣誉。
【代表性科研成果】
[1] P. Zhi, X.Xu, H. Nie, et al. DefDeN: A Deformable Denoising-Based LiDAR and Camera Feature Fusion Model for 3D Object Detection[J]. Tsinghua Science and Technology, 2026, 31(2): 760-776.（JCR Q1，SCI 1区）
[2] P.Zhi, L.Jiang, X.Yang, et al. Cross-Domain Generalization for LiDAR-Based 3D Object Detection in Infrastructure and Vehicle Environments[J]. Sensors, 2025, 25: 767.（JCR Q2，SCI 3区）
[3] P.Zhi, H. Zhou, H. Huang, et al. Boundary distribution estimation for precise object detection[J]. Electronic Research Archive, 2023,31(8): 5025-5038. （SCI 4区）
[4] D. Zhang, D. Chen, P. Zhi*, et al. MapExpert: Online HD Map Construction with Simple and Efficient Sparse Map Element Expert[C]. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 39(14), 14745-14753.（CCF A类会议）
[5] R. Zhou, P. Zhi, X. Xu, et al. Artificial Intelligence in Engineering Education in the Case of Self-driving Vehicle Curriculum[C]. 2022 IEEE 25th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Macau, China, 2022, pp. 341-348.（CAA A类会议）
[6] X.Yang, R.Zhao, P. Zhi, et al. Spatial Inception Pillars: Enhancing Perceptual Robustness for 3D Object Detection[C]. 2024 IEEE 27th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Edmonton, AB, Canada, 2024, pp. 3473-3480. （CAA A类会议）
[7] P. Zhi, W. Meng, J.Wang, et al. Key Technology and Analysis of Expressway Intelligent Service Area[C]. 2022 IEEE 25th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD), Hangzhou, China, 2022, pp. 400-405.（CCF C类会议）
[8] Q.Zhou, Z.Shen, B.Yong, R.Zhao, P.Zhi. Theories and Practices of Self-Driving Vehicles[M]. 爱思唯尔（Elsevier），2022.
[9] 申泽邦，周庆国，郅朋.激光雷达感知与定位—从理论到实现[M].人民邮电出版社，2025.
