摘要
本发明提供一种模型训练方法和基于模型的场景流估计方法;该方法包括:获取传感器在第N帧采集的点云为源点云,获取传感器在实际第N+1帧采集的点云为目标点云;生成源点云的第一锚框和目标点云的第二锚框,并获取所述第一锚框变换至所述第二锚框所在位置时的运动参数;根据所述运动参数变换源点云中的点,得到模拟目标点云;根据模拟目标点云中点的位置和目标点云中点的位置生成运动向量,以所述运动向量为伪三维场景流标签;基于所述三维场景流标签训练得到场景流估计模型;该方法用以达到优化训练样本,以提高用于预测3D场景流的神经网络模型的训练效果的效果。
技术关键词
场景流估计方法
模型训练方法
运动向量
计算机执行指令
参数
交通工具
传感器
标签
点云
模型训练装置
处理器
可读存储介质
训练场景
动态物体
神经网络模型
计算机程序产品
噪声数据
模块