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申请/专利权人：罗普特科技集团股份有限公司;罗普特(厦门)系统集成有限公司
摘要：本发明公开了一种基于三维热图的三维点云目标检测方法和装置，将点云输入多层稀疏卷积得到第一特征图，利用双线性插值法将第一特征图依次插值到点云原始的空间位置，得到第二特征图，将第二特征图进行拼接，输出N*C维特征图；将N*C维特征图输入第一全连接神经网络，输出N*4维特征图，输出数据包括预测的点云的坐标以及预测的热力响应值；将N*C维特征图输入第二全连接神经网络，输出五维向量，分别表示预测的物体的长宽高、类别以及偏转角度；将预测的热力响应值通过三维高斯分布进行回归，得到高斯分布的均值，即预测的物体的中心坐标；将长宽高、类别、偏转角度以及中心坐标进行合并，得到目标检测结果。本发明能够提高目标的检测精度和分类能力。
主权项：1.一种基于三维热图的三维点云目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：点云处理步骤，将点云输入多层稀疏卷积得到第一特征图，利用双线性插值法将所述第一特征图依次插值到所述点云原始的空间位置，得到第二特征图，将所述第二特征图进行拼接，输出N*C维特征图，其中N指所述点云的点数，C表示通道数；第一预测步骤，将所述N*C维特征图输入第一全连接神经网络，输出N*4维特征图，输出数据包括预测的点云的坐标以及预测的热力响应值，其中，每个点的所述热力响应值表示该点在所在物体中的位置信息与所述物体的中心位置的关系；第二预测步骤，将所述N*C维特征图输入第二全连接神经网络，输出五维向量，分别表示预测的物体的长宽高、类别以及偏转角度；中心坐标确定步骤，将所述预测的热力响应值通过三维高斯分布进行回归，得到高斯分布的均值，即预测的物体的中心坐标；以及目标检测结果输出步骤，将所述预测的物体的长宽高、类别、偏转角度以及所述中心坐标进行合并，得到目标检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 罗普特科技集团股份有限公司 罗普特(厦门)系统集成有限公司 一种基于三维热图的三维点云目标检测方法和装置
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