一种基于图像语义标签和点云数据融合的目标检测方法

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一种基于图像语义标签和点云数据融合的目标检测方法
申请号:CN202410772784
申请日期:2024-06-17
公开号:CN118799549A
公开日期:2024-10-18
类型:发明专利
摘要
本发明涉及目标检测技术领域,具体指一种基于图像语义标签和点云数据融合的目标检测方法、设备及可读存储介质,包括:得到各帧目标图像和各帧目标点云;获取第二帧目标图像到末帧目标图像的静态特征和动态特征;对第二帧目标图像到末帧目标图像的静态特征与动态特征合并后的特征进行聚类,根据聚类结果生成第二帧到末帧目标图像的语义标签图;完成第二帧目标点云到末帧目标点云的稠密化,生成第二帧到末帧的密集点云;通过语义标签图和密集点云,生成稠密化语义点云;将稠密化语义点云输入至目标检测网络,完成目标检测;本发明通过稠密化点云和增强图像数据处理,提升了目标检测精确度。
技术关键词
语义标签 像素点 图像 静态特征 语义点云 上下文特征 相机 SLIC算法 运动特征 邻域 颜色模型 矩阵 初始聚类中心 种子 LAB颜色空间 查询特征 表达式 激光雷达
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