[发明专利]一种三维目标检测方法

权利要求书

1.一种三维目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、利用二维目标检测算法在原始图像上提取目标的候选边界框；

S2、将所述候选边界框对应的深度图像区域转化为视锥体点云；

S3、对所述视锥体点云进行实例分割，获得感兴趣的目标点云；

S4、通过神经网络回归目标的三维边界框。

2.如权利要求1所述的一种三维目标检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下分步骤：

S21、提取所述候选边界框对应的深度图像区域，得到候选区域；

S22、通过相机投影矩阵将候选区域转化为视锥体，并收集所述视锥体内的所有点形成所述视锥体点云。

3.如权利要求1所述的一种三维目标检测方法，其特征在于，所述步骤S3中的实例分割通过以下方法实现：

利用两层EdgeConv卷积网络学习视锥体点云的局部和全局特征，并对每个点进行判断是否属于感兴趣的目标。

4.如权利要求1、2或3所述的一种三维目标检测方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下分步骤：

S41、计算所述目标点云的质心坐标值；

S42、将目标点云中的每个点的坐标值减去所述质心坐标值，将目标点云转化为局部坐标系；

S43、针对转化为局部坐标系的目标点云，利用神经回归目标的三维边界框。

5.如权利要求4所述的一种三维目标检测方法，其特征在于，所述步骤S43中的利用神经回归目标的三维边界框通过以下方法实现：

通过T-Net神经网络学习目标点云的质心与目标真实中心的残差，来预测目标的真正中心；预先定义目标的边界框大小以及角度参数，通过边界框网络回归目标的三维边界框大小以及角度。