[发明专利]三维边缘检测方法、装置、存储介质和计算机设备

权利要求书

1.一种三维边缘检测方法，包括：

获取三维图像各二维分片的二维物体检测结果和二维边缘检测结果；

将各所述二维物体检测结果堆叠为三维物体检测结果，并将各所述二维边缘检测结果堆叠为三维边缘检测结果；

将所述三维图像的颜色特征图与所述三维物体检测结果进行点乘操作，再与所述三维边缘检测结果相加后进行当次编码，将当次编码的输出与所述三维物体检测结果进行点乘操作，再与所述三维边缘检测结果相加后进行下次编码，直至末次编码后获得末次编码输出的特征图，作为编码结果；

将所述编码结果与所述三维物体检测结果进行点乘操作，再与所述三维边缘检测结果相加后，与中间次编码的输出共同进行当次解码，将当次解码的输出与所述三维物体检测结果进行点乘操作，再与所述三维边缘检测结果相加后，与所述中间次编码的前次编码的输出共同进行下次编码，直至末次解码后获得获取末次解码输出的所述三维图像的优化的三维边缘检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过多于一个采样率相异的空洞卷积对所述编码结果进行处理，得到多于一个特征图；所述多于一个特征图的尺寸各不相同；

将所述多于一个特征图连接后进行卷积操作，得到多尺度学习结果；

所述将所述编码结果与所述三维物体检测结果进行点乘操作，包括：

将所述多尺度学习结果与所述三维物体检测结果进行点乘操作。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取三维图像各二维分片的二维物体检测结果和二维边缘检测结果，包括：

获取三维图像各二维分片的二维初始物体检测结果和二维初始边缘检测结果；

对于所述三维图像各二维分片，将所述二维分片的颜色特征图与所述二维分片的二维初始物体检测结果进行点乘操作，再与所述二维分片的二维初始物体检测结果相加后进行物体检测，得到所述二维分片的二维目标物体检测结果；

对于所述三维图像各二维分片进行卷积操作，根据卷积操作的输出和相应二维分片的二维物体检测结果，得到各二维分片的二维目标边缘检测结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对于所述三维图像各二维分片，将所述二维分片的颜色特征图与所述二维分片的二维初始物体检测结果进行点乘操作，再与所述二维分片的二维初始物体检测结果相加后进行物体检测，得到所述二维分片的二维目标物体检测结果，包括：

对于所述三维图像的每帧二维分片分别执行以下步骤：

将所述二维分片的颜色特征图与所述二维分片的二维初始物体检测结果进行点乘操作，再与所述二维分片的二维初始物体检测结果相加作为待处理数据；

对所述待处理数据进行多于一次编码以及多于一次解码，得到末次解码所输出的所述二维分片的二维目标物体检测结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理数据进行多于一次编码以及多于一次解码，得到末次解码所输出的所述二维分片的二维目标物体检测结果，包括：

对所述待处理数据进行多于一次编码，得到末次编码所输出的物体检测编码结果；

通过多于一个采样率相异的空洞卷积对所述物体检测编码结果进行处理，得到多于一个特征图；所述多于一个特征图的尺寸各不相同；

将所述多于一个特征图连接后进行卷积操作，得到多尺度学习结果；

对所述多尺度学习结果进行多于一次解码，得到末次解码所输出的所述二维分片的二维目标物体检测结果。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对于所述三维图像各二维分片进行卷积操作，根据卷积操作的输出和相应二维分片的二维物体检测结果，得到各二维分片的二维目标边缘检测结果，包括：

对于所述三维图像的每帧二维分片分别执行以下步骤：

对所述二维分片进行多于一个阶段的卷积操作；

将各阶段的输出与所述二维分片的二维初始物体检测结果进行点乘操作，再与当前阶段的输出相加得到阶段检测结果；

联合各所述阶段检测结果，得到所述二维分片的二维目标边缘检测结果。