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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于投票体素融合网络的高速公路场景中三维点云车辆检测方法，包括如下步骤：S1、构建高速公路场景中的三维点云车辆检测数据集KITTI‑Car‑Weather，包括常规、雾天、雨天和雪天；S2、针对数据集特征和检测任务要求，构建用于公路场景中三维点云车辆检测的FN‑DHV‑VDHS网络模型；S3、模型训练及参数优化，构建多天气条件的实验结果评价指标，分别对基于体素网络融合深度霍夫投票的公路场景中三维点云车辆检测方法的检测平均精准度、检测速度和鲁棒性进行评估。本发明构建的模型性能和鲁棒性优于其他常用的车辆检测网络，在公路场景中车辆检测平均精准度达到93.86,84.49,83.40，检测帧率达到20.5Hz。在多天气条件下的相对腐蚀误差只有73.29％。
主权项：1.一种基于体素网络融合深度霍夫投票的高速公路场景中三维点云车辆检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建高速公路场景中的三维点云车辆检测数据集KITTI-Car-Weather，包括常规、雾天、雨天和雪天；S2、针对数据集特征和检测任务要求，构建用于公路场景中三维点云车辆检测的FN-DHV-VDHS网络模型；S3、模型训练及参数优化，构建多天气条件的实验结果评价指标，分别对基于体素网络融合深度霍夫投票的公路场景中三维点云车辆检测方法的检测平均精准度、检测速度和鲁棒性进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于投票体素融合网络的高速公路场景中三维点云车辆检测方法
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