摘要
本申请公开了一种3D目标检测方法、装置及电子设备、计算机程序产品,该方法包括:获取激光点云数据并利用点云特征提取网络进行多尺度特征提取,得到多尺度点云特征;获取相机图像数据并利用图像特征提取网络提取图像特征;利用预设特征融合策略对多尺度点云特征和图像特征进行融合,得到融合特征;利用目标检测头网络对融合特征进行检测,得到3D目标检测结果,包括目标框的位置和大小及基于目标框角度优化策略优化后的目标框角度。本申请改进了传统3D目标检测模型,通过对点云数据的多尺度特征提取以及特定的融合策略,加强了底层点云特征的效用,提高了小目标的检测效果,且通过角度优化策略优化目标角度,提高了大目标yaw角计算的准确性。
技术关键词
点云特征提取
特征提取模块
相机图像数据
融合特征
激光点云数据
点云空间
多尺度特征提取
图像特征提取
融合策略
网络
检测头
计算机程序产品
存储计算机可执行指令
中间层
点云数据处理
特征提取算法
系统为您推荐了相关专利信息
量子态
机器学习算法
修复方法
时空残差网络
裂缝
文本实体识别
图像处理方法
关系
光学字符识别
编码向量
视频图像素材
关键帧
深度学习模型
匹配模块
特征提取模块
多源遥感数据
合成孔径雷达数据
指数特征
双季早稻
分类方法