帮我给《地面无人平台多模态信息融合与智能感知项目申请书》写一段目标检测方面（主要是3维目标检测）的综述（包含参考文献）

近年来，随着3D扫描技术、激光雷达技术、RGB-D相机技术等传感器的不断发展，基于点云的3D目标检测成为了一个热门的研究领域。在无人平台多模态信息融合与智能感知项目中，3D目标检测是实现智能感知的关键环节之一。在这个项目中，3D目标检测主要包括三个方面：目标检测、目标分类和目标跟踪。

在目标检测方面，当前的研究主要包括两类方法：基于点云的方法和基于深度学习的方法。基于点云的方法主要包括基于投影的方法和基于体素的方法。基于投影的方法将点云投影到二维图像上，然后使用传统的二维目标检测算法进行检测。基于体素的方法则将点云转换成体素表示，然后使用3D卷积神经网络进行检测。这些方法的优点是能够直接处理三维数据，但是在密集场景或嘈杂环境中的性能表现较差。

基于深度学习的方法则是当前最流行的3D目标检测方法，主要包括PointNet系列、VoxelNet、SECOND、PointPillars等。这些方法使用卷积神经网络处理点云数据，能够有效地提取特征并进行目标检测。同时，这些方法还具有较强的鲁棒性和泛化能力，可以适应各种复杂的场景。

除了基于点云的方法，基于图像和深度信息的2D-3D融合方法也是目前研究的热点之一。这些方法可以将2D图像和3D点云信息进行融合，从而提高目标检测的精度和鲁棒性。例如，MV3D、AVOD、F-PointNet等方法都是基于2D-3D融合的目标检测方法，取得了很好的性能表现。

参考文献：
- Qi, C. R., Su, H., Mo, K., & Guibas, L. J. (2017). Pointnet: Deep learning on point sets for 3D classification and segmentation. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 652-660.
- Zhou, Y., & Tuzel, O. (2018). VoxelNet: End-to-end learning for point cloud based 3D object detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 4490-4499.
- Yan, Y., Mao, Y., Li, B., & Li, Y. (2018). SECOND: Sparsely embedded