基于传统算法和深度学习的抛洒物检测方法及系统

本发明公开一种基于传统算法和深度学习的抛洒物检测方法及系统。其中，该方法包括：将原始点云集依次进行背景过滤、类别标注、数据增强、栅格化操作和栅格化分区、地面过滤、点云补偿得到后处理点云集；将后处理点云集作为训练样本进行模型训练，并引入离地高度因子，得到目标点云分割网络模型；将待检测点云依次进行背景过滤、地面过滤、点云补偿，得到待检测后处理点云；将待检测后处理点云输入到目标点云分割网络模型进行预测，得到每个点的类别；将类别为抛洒物的点提取出来并计算其外接框，得到抛洒物的中心位置和长宽高尺寸信息。本发明的方法可以精准检测小目标抛洒物，在保证抛洒物检测效率的同时，提高了检测精度。