[发明专利]一种物体检测方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种物体检测方法，其特征在于，包括：

获取场景的点云，所述点云包括点的位置信息；

将所述点云映射到三维体素表示，得到三维体素的特征信息；

对所述三维体素的特征信息进行卷积操作，得到卷积特征集；

基于所述卷积特征集获取候选物体区域、以及候选物体区域的初始定位信息；

从所述点云中选择位于候选物体区域内的目标点；

对所述目标点的位置信息、以及目标卷积特征信息进行融合，得到融合特征信息；

对所述目标点的目标卷积特征信息进行降维处理，得到目标点的特征权重；

基于所述特征权重对所述融合特征信息进行特征运算，得到运算后特征信息；

对所述运算后特征信息进行下采样操作，得到候选物体区域的区域特征信息；

基于所述区域特征信息预测所述候选物体区域相对于真实物体区域的定位偏移信息，得到预测定位偏移信息；

基于所述预测定位偏移信息对所述候选物体区域的初始定位信息进行修正，得到调整后物体区域的定位信息，其中，所述目标卷积特征信息为所述卷积特征集中与目标点位置对应的卷积特征信息。

2.如权利要求 1所述的物体检测方法，其特征在于，基于所述特征权重对所述融合特征信息进行特征运算，得到运算后特征信息，包括：

对所述融合特征信息的特征维度进行升维处理，得到处理后特征信息；

基于所述特征权重对所述处理后特征信息进行特征运算，得到运算后特征信息。

3.如权利要求1所述的物体检测方法，其特征在于，对所述目标点的目标卷积特征信息进行降维处理，得到目标点的特征权重，包括：

对所述目标点的目标卷积特征信息进行降维处理，得到目标点的初始特征权重；

基于激活函数对所述初始特征权重进行处理，得到目标点的特征权重。

4.如权利要求1所述的物体检测方法，其特征在于，对所述三维体素的特征信息进行卷积操作，得到卷积特征集，包括：

对所述三维体素的特征信息进行三维卷积运算，得到三维体素的三维卷积特征信息；

对所述三维体素的三维卷积特征进行二维卷积运算，得到卷积特征集。

5.如权利要求4所述的物体检测方法，其特征在于，对所述三维体素的特征信息进行三维卷积运算，包括：采用候选区域网络中的三维卷积网络对所述三维体素的特征信息进行三维卷积运算；其中，所述候选区域网络还包括与所述三维卷积网络连接的二维卷积网络，所述二维卷积网络包括多个依次连接的卷积块；

对所述三维体素的三维卷积特征进行二维卷积运算，得到卷积特征集，包括：

采用所述卷积块依次对所述三维卷积特征进行二维卷积运算；

将每个卷积块输出的卷积特征进行融合，得到卷积特征集。

6.如权利要求5所述的物体检测方法，其特征在于，将每个卷积块输出的卷积特征进行融合，得到卷积特征集，包括：

对所述二维卷积网络中其他卷积块输出的卷积特征进行反卷积处理，得到反卷积特征，所述反卷积特征与第一个卷积块输出的卷积特征的尺寸相同，其中，卷积块为所述二维卷积网络中除第一个卷积块之外的其他卷积块；

将第一个卷积块输出的卷积特征与其他卷积块的反卷积特征进行融合，得到卷积特征集。

7.如权利要求1所述的物体检测方法，其特征在于，基于所述卷积特征集获取候选物体区域、以及候选物体区域的初始定位信息，包括：

基于所述卷积特征集预测三维体素对应的定位偏移信息和物体类型，其中，所述定位偏移信息为所述三维体素对应的参考物体区域相对于真实物体区域的初始定位偏移信息；

基于所述初始定位偏移信息和物体类型对参考物体区域进行调整，得到候选物体区域、以及候选物体区域的初始定位信息。