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一种基于稀疏多尺度体素特征融合的三维目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于稀疏多尺度体素特征融合的三维目标检测方法,将原始点云采用三种不同尺度的体素进行体素化,获得三种不同尺度的体素化三维模型,分别对三种不同尺度的体素化三维模型进行注意力特征提取和平均特征提取,将注意力特征和平均特征进行联接操作融合为三维稀疏特征图;将三种不同尺度的三维稀疏特征图进行多尺度特征融合并压缩至鸟瞰图,得到多尺度融合的伪图像特征图,采用训练好的由浅至深回归网络对所述多尺度融合的伪图像特征图进行多重聚合,输出目标检测结果。本发明提高了定位和三维框估计的准确性,消耗了更少的资源开销。

著录项

  • 公开/公告号CN113379709A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN202110667132.X

  • 发明设计人 刘盛;黄文豪;李丁达;曹益峰;

    申请日2021-06-16

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33240 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人杨天娇

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号

  • 入库时间 2023-06-19 12:32:17

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