用路边 RGB 相机与 3D 雷达实现道路使用者资源高效 3D 形状与朝向估计

针对路边传感器高度、倾角与视场差异大导致端到端模型难以泛化的问题，研究者提出一种两阶段方法：第一阶段用现成方法提取 2D 相机包围框与对应 3D 雷达点，第二阶段由雷达数据确定 3D 位置、预定义模板确定尺寸、小型神经网络预测站点专属偏航角，构建 3D 有向包围框。该方法在带路口的弯道场景对行人、自行车和汽车完成验证，在 NVIDIA Jetson ORIN 上达到 25 帧/秒，可实时运行。