[发明专利]一种基于可学习编码的3D目标检测方法及系统在审
| 申请号： | 201910785652.3 | 申请日： | 2019-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN111027581A | 公开（公告）日： | 2020-04-17 |
| 发明（设计）人： | 王晓莉;熊鹏涛;蒋伟;陈分雄;韩荣;叶佳慧;王杰 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 万文广 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明专利提供一种基于可学习编码的3D目标检测方法及系统，该方法及系统中，使用可学习的编码方法来对点云数据进行编码，然后将编码后的特征使用神经网络进行特征提取。接着使用RPN网络来生成3D候选区域，最后使用两个级联的使用不同IOU阈值的分类网络得到候选区域的类别概率以及包围框坐标偏移量。使用神经网络对激光雷达点云数据进行编码是一个可学习的过程，能够让网络自动学习到多样的特征。将激光雷达点云数据编码的过程由神经网络来完成，突破人工先验经验挑选特征的瓶颈，达到机器学习的效果，同时也将激光雷达点云数据编码、特征提取、特征分类和坐标回归这三个过程整合到一个网络中达到端对端的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 编码 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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