一种基于点云与图像加权融合的异常目标检测方法

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一种基于点云与图像加权融合的异常目标检测方法
申请号:CN202411096676
申请日期:2024-08-12
公开号:CN119048737A
公开日期:2024-11-29
类型:发明专利
摘要
一种基于点云与图像加权融合的异常目标检测方法,涉及雷达检测和视频检测技术领域,本发明包括如下步骤:a、采集同一时刻激光雷达点云数据和视频图片数据,对激光雷达点云数据和视频图片数据进行处理,去除数据中的噪点;b、设定拟合曲线,通过拟合曲线求偏差的方式,找寻点云数据中的全局孤立点,并将其滤除;c、将经过上述预处理后的点云数据和图片数据作为输入,分别使用PointCNN模型和YOLOv7算法进行检测,用YOLOv7算法提取的视频图片中的二维异物特征与PointCNN模型提取的点云中的三维异物特征进行加权计算;d、根据加权计算结果得到最终检测结果的加权置信度,当所述加权置信度大于设定阈值则表示检测到异物。本发明能够极大地提高异物检测精度和准确率。
技术关键词
激光雷达点云数据 图片 图像 空间直角坐标系 视频检测技术 曲线 算法 多项式 参数 偏差 表达式 线性 定义 周期 精度
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