摘要
本发明提供了一种用于露天矿山环境下的三维目标检测方法,主旨在解决现有方法中因目标尺度差异显著且弱小目标点云稀疏,导致检测准确率较低的问题。其实施方案为:1)获取数据集与检测标签;2)构建三维目标检测模型;3)构建损失函数;4)训练三维目标检测模型;5)获得三维目标检测结果。本发明构建的三维目标检测模型,通过分层通道体素融合模块自适应融合多尺度特征,兼顾全局上下文与局部细节;利用动态选择性坐标注意力模块动态调整空间方向注意力,突出前景抑制背景,提升定位识别精度;结合体素相对位置编码与交叉注意力的体素感知Transformer模块,增强对局部空间结构和弱小目标的感知能力。
技术关键词
露天矿山
混合损失函数
卷积模块
坐标
融合多尺度特征
交叉注意力机制
焦点损失函数
Adam算法
更新模型参数
K近邻算法
前馈神经网络
全局平均池化
动态
检测头
编码
分支
感知特征