القيادة الذاتية تتطلب إدراك ثلاثي الأبعاد للمركبات والأشياء الأخرى في البيئة المحيطة. معظم الطرق الحالية تدعم الكشف عن المركبات ثنائية الأبعاد. يقترح هذا البحث خط أنابيب مرنة لتبني أي شبكة كشف ثنائية الأبعاد ودمجها مع سحابة نقاط ثلاثية الأبعاد لإنتاج معلومات ثلاثية الأبعاد مع حد أدنى من التغييرات في شبكات الكشف ثنائية الأبعاد. لتحديد الصندوق الثلاثي الأبعاد، تم تطوير خوارزمية تناسب نموذج فعالة تعتمد على نماذج السيارات العامة وخرائط النقاط. اقترح بحثنا شبكة عصبية تقنية متعددة المراحل (CNN) لتحسين الصندوق الثلاثي الأبعاد المكتشف. تم اختبار هذه الخط الأنابيب على مجموعة بيانات KITTI باستخدام شبكتين مختلفتين لكشف الأجسام ثنائية الأبعاد. كانت نتائج الكشف الثلاثي الأبعاد المستندة إلى هاتين الشبكتين متشابهة، مما يدل على مرونة الخط الأنابيب المقترح. حازت النتائج على المركز الثاني بين خوارزميات الكشف الثلاثي الأبعاد، مما يشير إلى قدرتها على المنافسة في مجال الكشف الثلاثي الأبعاد.