[发明专利]基于图像语义特征进行点云筛选的3D目标检测方法有效
| 申请号： | 202010000186.6 | 申请日： | 2020-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN111145174B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 吴飞;杨永光;荆晓远;葛琦;季一木 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 张婷婷 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于图像语义特征进行点云筛选的3D目标检测方法。包括以下步骤：首先2D语义分割方法对图像数据进行分割得到语义预测。将生成的语义预测通过已知的投影矩阵投影到LIDAR点云空间中，从而使点云中的每一个点都能获得对应图像位置的语义类别属性。我们将车辆、行人、骑车人相关的点从原始点云中提取出来并形成视锥。其次我们将视锥作为深度3D目标检测器的输入，并设计符合视锥特性的损失函数来进行网络训练。本发明设计了基于图像语义特征进行点云筛选的3D目标检测算法，大大减少了3D检测的时间和计算需求。最后我们的方法在3D目标检测的基准数据集KITTI上的表现表明，我们的方法具有很好的实时目标检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图像 语义 特征 进行 筛选 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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