公开(公告)号：CN119941789A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411981440.X

申请日：2024-12-31

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 张翔 ,  曾海鑫 ,  林蔚 ,  张金洋 ,  陈鹏冲

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/50 ,  G06T7/277 ,  G06T7/70 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于三维深度信息解耦的多目标跟踪方法，首先构建一个基于三维深度信息解耦的多目标跟踪模型并进行训练，然后对二维目标检测框聚类完成对于密集遮挡的检测，然后通过自监督深度估计方法获取目标三维深度信息，利用深度信息对密集遮挡进行解耦，完成基于空间信息的多目标跟踪。本发明的方法不需要解决密集遮挡导致目标外观特征信息提取不准确的问题，提出基于深度信息的MOT仅仅使用IOU匹配来实现关联，通过深度信息的优势来解决遮挡问题，不需要外观特征，提出基于三维深度估计的算法，基于深度信息的差异对密集遮挡目标实现分级解耦，在不同的层级内进行数据关联，不同层级的目标不能相互影响，得到鲁棒的多目标跟踪效果。

公开(公告)号：CN118628716A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410726539.9

申请日：2024-06-06

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 张翔 ,  王雨 ,  黄永辉 ,  高润植 ,  陈鹏冲

IPC: G06V10/25 ,  G06V20/64 ,  G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/56 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于部分补全的三维多模态目标检测方法，属于三维目标检测技术领域，包括以下步骤：将点云输入到点云检测网络中进行检测，得到预选框和原始点云特征；将彩色图像与点云输入至伪点云检测网络中进行部分补全，得到伪点云，通过预选框对伪点云进行切割，并对切割后的伪点云进行特征提取，得到伪点云特征；将原始点云特征和伪点云特征通过特征融合与级联网络进行特征融合与特征提取，得到每一级目标检测特征，并对每一级目标检测特征进行投票，得到三维多模态目标检测结果。本发明解决了现有技术不能实现有效融合点云数据和图像数据的同时保持高效，不能在保持补全质量的同时减少对计算资源的消耗的问题。