基于对比学习和特征融合的障碍物检测模型训练方法及障碍检测方法

本发明属于工业视觉检测技术领域，提供基于对比学习和特征融合的障碍物检测模型训练方法及障碍检测方法；训练方法包括：获取点云样本集；提取每个点云样本的统计与几何特征向量；基于对比学习利用点云样本集对多尺度特征融合网络进行预训练；构建障碍物检测网络，障碍物检测网络包括预训练后的多尺度特征融合网络和分类器；利用点云样本集训练障碍物检测网络，获得障碍物检测模型；多尺度特征融合网络包括：M个级联的特征提取模块；跨层拼接模块，拼接点云样本的统计与几何特征向量和M个特征矩阵；以及通道注意力模块和点云特征投影头。本发明能够提升3D点云障碍物类别识别的精度和分类器的泛化能力，且模型训练收敛速度快。