[发明专利]基于降维定位的3D目标检测方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.基于降维定位的3D目标检测方法，其特征在于，包括：

获取腰椎图像数据，对所述腰椎图像数据进行卷积处理，获取所述腰椎图像数据的深度特征；

根据预设的残差函数对所述深度特征的尺寸进行调整，获取第一深度特征、第二深度特征、第三深度特征；将所述第一深度特征、所述第二深度特征、所述第三深度特征进行尺寸变换和拼接，获取深度融合特征；

将所述深度融合特征输入至预设的深度模型，获取待检测目标在所述腰椎图像数据的第一位置信息、第二位置信息；根据预设的损失函数将所述第一位置信息与所述第二位置信息进行匹配，获取所述待检测目标的3D位置信息；

所述损失函数包括：将所述第一位置信息与所述第二位置信息进行相减；

获取所述待检测目标的3D位置信息的步骤包括：

将所述第一位置信息、所述第二位置信息输入至所述损失函数；

对所述损失函数的数值进行最小化处理，获取所述第一位置信息与所述第二位置信息之间的匹配关系；

根据所述匹配关系，将所述第一位置信息与所述第二位置信息进行融合，获取所述3D位置信息。

2.根据权利要求1所述的基于降维定位的3D目标检测方法，其特征在于，对所述腰椎图像数据进行卷积处理，获取所述腰椎图像数据的深度特征的步骤包括：

对所述腰椎图像数据进行卷积处理，获取第一中间图像；

对所述第一中间图像进行归一化处理，获取第二中间图像；

对所述第二中间图像进行激活处理，获取所述深度特征。

3.根据权利要求1或2所述的基于降维定位的3D目标检测方法，其特征在于，根据预设的残差函数对所述深度特征的尺寸进行调整，获取第一深度特征、第二深度特征、第三深度特征的步骤包括：

通过所述残差函数将所述深度特征进行残差处理与卷积处理，获取所述第一深度特征；

通过所述残差函数将所述第一深度特征进行残差处理与卷积处理，获取所述第二深度特征；

通过所述残差函数将所述第二深度特征进行残差处理与卷积处理，获取所述第三深度特征。

4.根据权利要求1所述的基于降维定位的3D目标检测方法，其特征在于，将所述第一深度特征、所述第二深度特征、所述第三深度特征进行尺寸变换和拼接，获取深度融合特征的步骤包括：

通过预设的上采样函数对所述第三深度特征进行插值处理，获取第一中间特征；

将所述第一中间特征的通道数量进行删减，并与所述第二深度特征进行相加，获取第二中间特征；

通过所述上采样函数对所述第二中间特征进行插值处理，获取第三中间特征；

将所述第三中间特征的通道数量进行删减，并与所述第一深度特征进行相加，获取所述深度融合特征。

5.根据权利要求4所述的基于降维定位的3D目标检测方法，其特征在于，所述插值处理的方式至少包括以下之一：线性插值、最近邻插值。

6.根据权利要求1所述的基于降维定位的3D目标检测方法，其特征在于，所述损失函数P的数学表达为：

其中，i，j分别代表所述待检测目标在所述第一位置信息、所述第二位置信息的索引，m_i，j代表亲和矩阵系数，b代表所述待检测目标的顶点位置，代表第一位置信息在Z坐标轴上的顶点位置b的坐标数值，代表第二位置信息在Z坐标轴上的顶点位置b的坐标数值，∑(·)代表求和函数，||·||代表范数。