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申请/专利权人：中国地质大学(北京)
申请日：2024-04-19
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196796A
主分类号：G06V20/70
分类号：G06V20/70;G06V20/56;G06V20/64;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/54;G06V10/56;G06V10/46;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/0475;G06N3/094
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本申请提供基于大语言模型驱动的三维语义占用预测方法及装置，其中的方法包括：获取当前时刻的车辆周围的全景点云数据和全景RGB图像；对点云数据进行处理得到点云体素特征；对RGB图像进行处理得到图像体素特征；对点云体素特征和图像体素特征进行融合处理得到融合体素特征；利用语义占用检测头对融合体素特征进行处理，得到三维语义占用预测结果，三维语义占用预测结果包括多个分割框的类别和语义占用率；当存在目标分割框的类别为未知时，利用缓存模型对目标分割框进行处理，得到目标分割框的类别。本申请通过缓存模型实现快速知识导入，实现对新类别目标的认知，提高三维语义占用预测精度。
主权项：1.一种基于大语言模型驱动的三维语义占用预测方法，其特征在于，包括：获取当前时刻的车辆周围的全景点云数据和全景RGB图像；对所述点云数据进行处理得到点云体素特征；对所述RGB图像进行处理得到图像体素特征；对所述点云体素特征和图像体素特征进行融合处理得到融合体素特征；利用语义占用检测头对所述融合体素特征进行处理，得到三维语义占用预测结果，所述三维语义占用预测结果包括多个分割框的类别和语义占用率；当存在目标分割框的类别为未知时，利用缓存模型对所述目标分割框进行处理，得到所述目标分割框的类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(北京) 基于大语言模型驱动的三维语义占用预测方法及装置
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