基于加权采样和多分辨率特征提取的三维目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于加权采样和多分辨率特征提取的三维目标检测方法，第一阶段中将原始点云进行体素网格划分，以体素特征来表征；通过稀疏卷积操作编码空间稀疏特征图；进一步重塑为二维俯视图特征，在此特征上进行感兴趣区域的提取并进行粗糙分类和粗糙的框回归定位；第二阶段中，通过设计一个语义分割网络来区分点的类别，通过加权最远点采样方法在对原始点采样时，给与前景点更大的权重，增大采样关键点时前景点被获取得几率，进一步提取第一阶段的中间体素特征，进行候选框的二次细化回归。本发明通过设计语义分割网络和加权最远点采样方法显著提高了无人驾驶中三维目标检测的精度，同时应用多分辨率特征聚合方法降低了时间的损耗。