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申请/专利权人：天津港(集团)有限公司
摘要：本发明提供一种模型训练方法和基于模型的场景流估计方法；该方法包括：获取传感器在第N帧采集的点云为源点云，获取传感器在实际第N+1帧采集的点云为目标点云；生成源点云的第一锚框和目标点云的第二锚框，并获取所述第一锚框变换至所述第二锚框所在位置时的运动参数；根据所述运动参数变换源点云中的点，得到模拟目标点云；根据模拟目标点云中点的位置和目标点云中点的位置生成运动向量，以所述运动向量为伪三维场景流标签；基于所述三维场景流标签训练得到场景流估计模型；该方法用以达到优化训练样本，以提高用于预测3D场景流的神经网络模型的训练效果的效果。
主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，应用于交通工具，所述交通工具上安装有能够采集点云的传感器，包括：获取所述传感器在第N帧采集的点云为源点云，获取所述传感器在实际第N+1帧采集的点云为目标点云，N为大于零的自然数；生成所述源点云的第一锚框和所述目标点云的第二锚框，并获取所述第一锚框变换至所述第二锚框所在位置时的运动参数；根据所述运动参数变换所述源点云中的点，得到模拟目标点云；根据所述模拟目标点云中点的位置和所述目标点云中点的位置生成运动向量，以所述运动向量为伪三维场景流标签；基于所述伪三维场景流标签训练得到场景流估计模型；其中，所述获取所述第一锚框变换至所述第二锚框所在位置时的运动参数包括：获取所述第一锚框的运动概率；并且，若根据所述运动概率确定所述第一锚框为动态锚框时，将动态锚框对应的伪三维场景流标签标记为真值；若根据所述运动概率确定所述第一锚框为静态锚框时，将静态锚框对应的伪三维场景流标签标记为伪值；仅所述真值用于训练场景流估计模型；运动概率是一个介于0到1之间的值，表示物体运动的可能性，这个概率用于区分场景中的动态物体和静态背景；所述获取所述第一锚框变换至所述第二锚框所在位置时的运动参数包括：获取所述第一锚框变换至所述第二锚框所在位置时的全局运动参数和局部运动参数；所述全局运动参数至少包括锚框的旋转矩阵和平移向量；所述局部运动参数至少包括锚框内点的旋转矩阵和平移向量。
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百度查询： 天津港(集团)有限公司 模型训练方法和基于模型的场景流估计方法
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