基于恶劣天气渲染与上采样的点云目标检测方法和装置

本公开涉及一种基于恶劣天气渲染与上采样的点云目标检测方法和装置，包括：S1.获取激光雷达采集的点云数据；S2.对点云数据进行恶劣天气渲染，生成模拟的恶劣天气点云；S3.通过深度学习方法对渲染后的点云数据进行恶劣天气噪点去除和优化；S4.将去噪后的点云数据输入到上采样网络，补全因恶劣天气渲染导致的有效点丢失；S5.将经上采样网络处理后的点云数据输入到三维目标检测模型，进行点云目标检测，生成目标检测预测结果，完成最终的识别与定位。本方法能够精准检测恶劣天气下目标的三维位置和类别，有效提升检测模型的鲁棒性和实时性。其对道路场景的适应能力更强，同时显著降低了算法的计算资源消耗。