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申请/专利权人：上海高德威智能交通系统有限公司

摘要：本发明提供一种三维目标物体检测方法、装置、电子设备及存储介质，属于点云数据处理技术领域，所述方法包括：获取与至少一个三维目标物体相关联的三维点云数据；对三维点云数据进行特征提取以得到原始特征数据，并对三维点云数据进行位置编码以得到位置编码信息；将位置编码信息和所述原始特征数据相融合以得到点云特征，并将点云特征输入基于自注意力机制的神经网络模型以获得其输出的第一特征数据；将第一特征数据输入前馈神经网络模型以获得其输出的第二特征数据，第二特征数据指示检测出的所述至少一个三维目标物体的属性信息。本发明所公开的三维目标检测方法、装置、存储介质及电子设备实现简便同时具有良好的检测性能。

主权项：1.一种三维目标物体检测方法，其特征在于，包括：获取与多个三维目标物体相关联的三维点云数据，所述三维点云数据包括为N×d+C的特征点集，N表示点云数据的数量，d表示坐标维度，C表示特征维度；对所述三维点云数据进行特征提取以得到原始特征数据，并对所述三维点云数据进行位置编码以得到位置编码信息，所述原始特征数据包括N'×d+C'的特征点集，N'表示局部区域个数，d表示坐标维度，C表示特征维度，C'表示新的局部特征维度，C'C；将所述位置编码信息和所述原始特征数据相融合以得到点云特征；将所述点云特征和所述位置编码信息输入基于自注意力机制的神经网络模型的编码器的多头自注意力层，以得到自注意力特征，所述点云特征作为查询Q和键值K-V的输入值，所述位置编码信息作为查询Q和键K的输入值；将预设目标参数输入基于自注意力机制的神经网络模型的解码器的第一子层，所述预设目标参数用于限制输出的第二特征数据的数量，所述解码器的第一子层为多头自注意力层；将所述自注意力特征、所述位置编码信息、所述第一子层输出的特征和所述预设目标参数输入至所述基于自注意力机制的神经网络模型的解码器的第二子层，以获得其输出的第一特征数据，所述第一特征数据用于表示与所述点云数据对应的目标物体的特征，所述自注意力特征作为键值K-V的输入值，所述位置编码信息作为键K的输入值，所述第一子层输出的特征和所述预设目标参数作为查询Q的输入值，所述解码器的第二子层为多头注意力层；将所述第一特征数据输入前馈神经网络模型以获得其输出的第二特征数据，所述第二特征数据指示检测出的所述多个三维目标物体的属性信息。

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