[发明专利]一种基于散乱点云谱投票学习的三维空间物体检测方法在审
| 申请号： | 202211191540.3 | 申请日： | 2022-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN115661809A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 彭秀平;陈泽宇;林洪彬;魏佳宁;关勃然 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06V20/64 | 分类号： | G06V20/64;G06V10/82;G06V10/40;G06V10/762;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123 | 代理人： | 陈跃心 |
| 地址： | 066004 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于散乱点云谱投票学习的三维空间物体检测方法，包括如下步骤：步骤S1、通过激光雷达扫描获取散乱点云数据；步骤S2、将步骤S1中获取的点云数据作为谱投票网络的输入，其中谱投票网络包括谱图卷积模块、下采样模块和投票模块；步骤S3、点云数据输入谱投票网络后通过谱图卷积模块进行特征提取；步骤S4、经过谱图卷积模块提取得到的特征作为下采样模块的输入；步骤S5、将下采样模块的输出作为投票模块的输入；步骤S6、通过抽样分组对谱投票网络的输出进行聚类；步骤S7、将投票聚类作为目标生成模块的输入，生成目标提案；步骤S8、对目标提案进行非极大抑制处理，得到三维物体检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 散乱 点云谱 投票 学习 三维空间 物体 检测 方法 | ||
【主权项】：
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