[发明专利]3D图像检测方法、装置、电子设备及计算机可读介质

权利要求书

1.一种3D图像检测方法，其特征在于，包括：

对3D图像进行分层，得到至少一个3D子图像，其中所述3D子图像包含多张2D图像；

对所述3D子图像进行层内聚类，得到超像素网格；

将所述超像素网格输入到深度神经网络中进行检测；

如果在所述超像素网格中检测到目标，则对含有目标的超像素网格聚类前的所述3D子图像进行检测，得到并输出检测结果。

2.根据权利要求1所述的3D图像检测方法，其特征在于，所述3D图像的大小为C×H×W，其中C,H,W分别为所述3D图像的2D图像的张数以及所述2D图像的高和宽，所述对3D图像进行分层包括：

将所述3D图像拆分为K个3D子图像，C_i＝C/K，所述3D子图像中含有C_i×H×W个像素，其中，C_i为每个所述3D子图像的2D图像的张数，C_i和K为大于1的自然数。

3.根据权利要求2所述的3D图像检测方法，其特征在于，所述对所述3D子图像进行层内聚类包括：

将所述3D子图像在高和宽方向划分为L×M个网格，其中L和M为大于1的自然数；

将所述L×M个网格作为初始值，采用超像素算法进行聚类。

4.根据权利要求1所述的3D图像检测方法，其特征在于，将所述超像素网格输入到深度神经网络中进行检测时采用第一分类器进行检测。

5.根据权利要求4所述的3D图像检测方法，其特征在于，对含有目标的超像素网格聚类前的所述3D子图像进行检测时采用第二分类器进行检测，所述第二分类器的精度大于所述第一分类器的精度。

6.一种3D图像检测装置，其特征在于，包括：

分层模块，配置为对3D图像进行分层，得到多个3D子图像，其中所述3D子图像包含多张2D图像；

聚类模块，配置为对所述3D子图像进行层内聚类，得到至少一个超像素网格；

粗检测模块，配置为将所述至少一个超像素网格输入到深度神经网络中进行检测；

精细检测模块，配置为当在所述超像素网格中检测到目标时，对含有目标的超像素网格聚类前的所述3D子图像进行检测，得到并输出检测结果。

7.根据权利要求6所述的3D图像检测装置，其特征在于，所述3D图像的大小为C×H×W，其中C,H,W分别为所述3D图像的2D图像的张数以及所述2D图像的高和宽，所述对3D图像进行分层包括：将所述3D图像拆分为K个3D子图像，C_i＝C/K，所述3D子图像中含有C_i×H×W个像素，其中，C_i为每个所述3D子图像的2D图像的张数，C_i和K为大于1的自然数。

8.根据权利要求7所述的3D图像检测装置，其特征在于，所述粗检测模块利用第一分类器对所述超像素网格进行检测，所述精细检测模块利用第二分类器对含有目标的超像素网格聚类前的所述3D子图像进行检测，其中所述第二分类器的精度大于所述第一分类器的精度。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，存储用于所述处理器控制如权利要求1-5任一项所述的方法步骤。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述可执行指令被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的方法步骤。