[发明专利]遮挡目标检测方法及相关设备

权利要求书

1.一种遮挡目标检测方法，其特征在于，包括：

获取训练样本集，输入至遮挡目标检测网络中，通过所述遮挡目标检测网络中的点云多尺度特征提取子网络获取所述训练样本集中的候选数据，其中，所述候选数据包括候选框、稀疏点云数据和稀疏点云特征；

基于所述稀疏点云数据利用所述遮挡目标检测网络中的编码器和解码器进行迭代运算得到遮挡区域形状特征，根据所述遮挡区域形状特征进行所述遮挡目标检测网络中的形状点云重构操作得到遮挡目标整体形状点云数据；

根据所述遮挡目标整体形状点云数据、已知区域点集和所述稀疏点云特征利用所述遮挡目标检测网络中的通道注意力融合操作获取聚合特征，其中，所述已知区域点集是基于所述稀疏点云数据随机采样得到的；

基于所述聚合特征和所述已知区域点集利用所述遮挡目标检测网络中的多尺度transformer模型进行特征细化迭代计算获取遮挡目标全局特征；

基于所述遮挡目标全局特征进行所述遮挡目标检测网络中的置信度计算操作和位置回归操作，获取所述训练样本集中的遮挡目标的置信度分数和回归偏移量，基于所述置信度分数和所述回归偏移量利用损失函数约束更新所述遮挡目标检测网络的参数，学习生成遮挡目标检测模型；

采用所述遮挡目标检测模型对待检测样本集进行检测，得到遮挡目标检测框和遮挡目标类别信息，完成遮挡目标检测。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述迭代运算包括第一迭代运算和第二迭代运算；

所述基于所述稀疏点云数据利用所述遮挡目标检测网络中的编码器和解码器进行迭代运算得到遮挡区域形状特征，根据所述遮挡区域形状特征进行所述遮挡目标检测网络中的形状点云重构操作得到遮挡目标整体形状点云数据，包括：

根据所述稀疏点云数据进行所述遮挡目标检测网络中的图嵌入操作获取图嵌入局部结构特征，基于所述图嵌入局部结构特征，利用所述编码器进行所述第一迭代运算得到编码器输出结构特征，对所述编码器输出结构特征进行所述遮挡目标检测网络中的投影映射操作，以获取遮挡区域中心点序列和遮挡区域中心点结构特征；

对所述遮挡区域中心点序列和所述遮挡区域中心点结构特征执行所述遮挡目标检测网络中的第一嵌入操作得到遮挡区域初始局部形状特征；

根据所述遮挡区域初始局部形状特征和所述编码器输出结构特征，利用所述解码器进行所述第二迭代运算和维度变换操作，以获取所述遮挡区域形状特征，利用所述遮挡区域形状特征、所述遮挡区域中心点序列和所述稀疏点云数据进行所述形状点云重构操作，获取所述遮挡目标整体形状点云数据。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图嵌入操作包括第一迭代最远点采样操作、图卷积操作及第二嵌入操作，所述投影映射操作包括全局池化操作和第一多层感知器；

所述根据所述稀疏点云数据进行所述遮挡目标检测网络中的图嵌入操作获取图嵌入局部结构特征，基于所述图嵌入局部结构特征，利用所述编码器进行所述第一迭代运算得到编码器输出结构特征，对所述编码器输出结构特征进行所述遮挡目标检测网络中的投影映射操作，以获取遮挡区域中心点序列和遮挡区域中心点结构特征，包括：

对所述稀疏点云数据进行所述第一迭代最远点采样操作和所述图卷积操作获取已知区域中心点序列和已知区域拓扑特征；

将所述已知区域中心点序列和所述已知区域拓扑特征执行所述第二嵌入操作以获取所述图嵌入局部结构特征；

基于所述图嵌入局部结构特征，利用所述编码器进行所述第一迭代运算以获取所述编码器输出结构特征，其中，所述第一迭代运算是基于特征自编码操作和第一前馈网络进行编码的；

根据所述编码器输出结构特征利用所述全局池化操作提取全局信息；

基于所述全局信息利用所述第一多层感知器获取所述遮挡区域中心点序列和所述遮挡区域中心点结构特征。