摘要
基于跨柱体特征聚合的三维点云目标检测方法和系统,属于目标检测技术领域,解决点云目标检测无法同时兼顾检测精度和检测速度问题。本发明的方法包括:柱体特征编码模块,用于将点云数据划分为柱体,并对柱体中包含的特征信息进行编码和跨柱体特征聚和处理,随后将点云数据转换为伪图像,以便输入至骨干网络进行进一步的特征提取;在骨干网络中,通过多个设计优化的残差块和上采样块提取空间特征,生成更高维度的特征图;利用检测器生成目标类别、边界框以及目标方向的预测结果。在模型的柱体特征编码模块中,点云数据被划分为一系列柱体。对柱体进行编码,将不规则的点云数据转换为规则的网格结构。本发明适用于自动驾驶场景的三维目标检测。
技术关键词
柱体
点云特征
数据
通道
坐标
多层感知机
编码向量
编码模块
语义
计算机
图像获取模块
可读存储介质
检测头
网络
随机噪声
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
大语言模型
语句生成方法
生成自然语言
场景
数据
电网优化调度方法
编码向量
多模态协同
智能优化算法
构建智能电网
特征量提取方法
配网故障
声波
输入神经网络模型
电信号
优化调度方法
日内滚动优化
耦合设备
储能设备
可再生能源
机器人导航方法
规划算法
跨层优化策略
生成运动轨迹
机器人运动控制