- 专利标题: 一种基于关键点多尺度特征融合的点云3D目标检测方法
-
申请号: CN202110928928.6申请日: 2021-08-13
-
公开(公告)号: CN113706480B公开(公告)日: 2022-12-09
- 发明人: 张旭 , 柏琳娟 , 杨艳 , 廖敏 , 张振杰 , 冯梅 , 李济 , 万勤 , 苟宇
- 申请人: 重庆邮电大学 , 重庆生产力促进中心
- 申请人地址: 重庆市南岸区南山街道崇文路2号;
- 专利权人: 重庆邮电大学,重庆生产力促进中心
- 当前专利权人: 重庆邮电大学,重庆生产力促进中心
- 当前专利权人地址: 重庆市南岸区南山街道崇文路2号;
- 代理机构: 重庆辉腾律师事务所
- 代理商 王海军
- 主分类号: G06T7/00
- IPC分类号: G06T7/00 ; G06V10/80 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要:
本发明属于3D目标检测领域,具体涉及一种基于关键点多尺度特征融合的点云3D目标检测方法,该方法包括:获取当前时刻待检测的点云数据,将获取的点云数据输入到训练好的点云3D目标检测模型中,得到目标检测结果;在点云3D目标检测模型中对距离采样全局特征和特征采样全局特征的提取算法进行了改进,提高了目标检测的效率和准确度;本发明加入了特征最远点采样序列提取模块,使用基于特征的最远点采样作用于不同的体素稀疏卷积层获取不同尺度的特征,减少背景点与目标检测的影响。
公开/授权文献
- CN113706480A 一种基于关键点多尺度特征融合的点云3D目标检测方法 公开/授权日:2021-11-26