双目相机与激光雷达融合的3D目标检测与识别

基于双目相机和激光雷达的 3D 检测系统，组合了两种感知手段的优势，效果真挺不错。双目相机负责获取图像视差，LiDAR 高精度的三维点云，搭配起来在自动驾驶、机器人导航这类对空间理解要求高的场景下吃香。

双目相机的视差计算，别看听起来复杂，其实就是比对左右两张图像，找出像素的位移差。比如你用 OpenCV 里的StereoBM或者StereoSGBM，调调参数，基本就能跑通。

点云这块，LiDAR 给的精度高，但数据也大。用PCL或PyntCloud做个滤波、下采样，能大幅减轻后续计算压力。尤其是在模型推理阶段，轻量化真的能救命。

融合部分也挺关键。你得把图像坐标和点云坐标对上，通常用外参标定搞定。像你在自动驾驶项目里，就得考虑传感器的同步问题，不然图像和点云时间戳一对不上，全都白干。

识别模型嘛，主流的像PointRCNN、PointPillars、MV3D都蛮成熟，TensorFlow 和 PyTorch 都有实现。要快的话可以考虑 YOLOv8 + depth map + voxel fusion 这种轻量级组合，响应快、部署简单。

数据资源也挺多的，你可以看看这些：激光雷达与相机融合目标检测数据、Deep Fusion 多模态 3D 检测、KITTI 点云 PCD 格式，都挺实用。

如果你刚入门，建议先从双目相机+OpenCV 搞起，跑通立体匹配；后面再接 LiDAR 点云，慢慢合起来玩。嗯，别一口吃个胖子，组合建模这块，调参和配准是关键，慢慢调，挺有意思的。