[发明专利]基于车载4D雷达点云的深度学习网络在审
| 申请号： | 202211176530.2 | 申请日： | 2022-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN115761432A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 李小柳;魏维伟;付朝伟;席光荣;李由之;尹洁珺;柯文雄;郑成鑫;张中泽 | 申请（专利权）人： | 上海无线电设备研究所 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/764;G06V10/26;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 包姝晴;张妍 |
| 地址： | 200233 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于车载4D雷达点云的深度学习网络，包含以下步骤：S1、采集场景数据以形成4D雷达点云数据集，并划分为训练集、验证集及测试集；S2、将训练集中场景点云数据划分为多个空间区域，并通过密度感知PointRCNN网络学习不同空间区域内的点云分布特征；S3、逐点学习点的全局语义特征，搜索遍历空间区域后从输入点云中分割出前景点，并生成3D提议框，以估计车辆目标位置与尺寸；S4、通过局部坐标转换学习局部特征，优化3D提议框的位置和方向，从而生成检测车辆目标的3D边界框；S5、设置网络损失函数，并结合验证集训练密度感知PointRCNN网络模型直至其收敛。本发明可以获得更稳健的网络模型和更强的目标检测能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 车载 雷达 深度 学习 网络 | ||
【主权项】：
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