[发明专利]一种基于深度学习的点云三维物体检测方法有效
| 申请号： | 202110334132.8 | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN113095172B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 雷建军;于传波;彭勃;王梦园;刘秉正 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06V20/64 | 分类号： | G06V20/64;G06V10/26;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/80;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的点云三维物体检测方法，包括：通过分层体素编码模块提取点云场景中点稀疏、点密集区域中非空体素的特征表示；通过注意力模块融合组合的体素特征以有效的获得体素的特征表示点云场景；通过高度信息补充模块引入点云BEV图以补偿体素特征图高度信息；通过通道注意力模块提取掩模处理后的特征图中有用的信息以提高几何结构感知能力；构建一特征学习网络用于挖掘特征图中的高级语义特征，在输出端增加了一个体素分割任务来判断非空的体素是否属于目标物体，并基于多任务检测头，设计了一个总体的损失约束网络；将训练后的损失约束网络用于三维物体的检测任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 三维 物体 检测 方法 | ||
【主权项】：
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