[发明专利]3D目标检测方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202310320998.2 | 申请日： | 2023-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN116453109A | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 郑秀枝;赵显;张经纬;李昊 | 申请（专利权）人： | 上海高德威智能交通系统有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/64 | 分类号： | G06V20/64;G06V20/58;G06V10/80;G06V10/77;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/771;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/096;G06N3/0895;G0 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 杨培权 |
| 地址： | 201821 上海市嘉定*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请公开了一种3D目标检测方法、装置、设备及存储介质，所述3D目标检测方法包括：获取目标物体的特征数据，其中，所述特征数据包括点云数据和图像数据；将所述特征数据输入至预设的目标检测模型，基于所述目标检测模型，对所述特征数据进行检测处理，得到所述目标物体的3D检测框；其中，所述目标检测模型是基于特征训练样本、所述特征训练样本的第一伪标注数据及标注数据，对预设的待训练模型进行半监督学习的方式训练得到的，所述第一伪标注数据是对所述特征训练样本的全部伪标注数据进行筛选后得到的。本申请属于汽车自动驾驶技术领域，基于伪标注数据以及标注数据的半监督学习的方式训练得到的目标检测模型，无需大量人工标注数据，提高了3D目标检测的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 目标 检测 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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