[发明专利]一种基于多传感器数据融合的3D目标检测方法有效
| 申请号： | 201911423880.2 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111209840B | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 丁勇;李佳乐;朱子奇;罗述杰;孙阳阳 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V20/64 | 分类号： | G06V20/64;G06V10/26;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/82;G01S7/48;G01S17/02;G01S17/93 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多传感器数据融合的3D目标检测方法。首先，分别利用两个神经网络对点云和图像进行逐点和逐像素的特征提取，在点云的前景点上进行区域建议。然后利用传感器的标定矩阵实现两种异质传感器数据的逐点关联，实现最大程度上的关联。最后再利用一个神经网络对每一个区域的联合特征表示进行自适应的融合，并根据融合后的区域特征直接进行进一步得精细化调整。本发明使用神经网络自适应地融合两类传感器数据特征，克服了点云数据稀疏和图像数据没有深度信息等不足，来实现3D目标检测，基于本发明所提出方法的3D目标检测结果具有较高的精准度，优于现有的大多数3D目标检测方法，具有良好的准确性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 传感器 数据 融合 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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