[发明专利]一种基于深度神经网络的三维目标检测方法及系统在审
| 申请号： | 202011123745.9 | 申请日： | 2020-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN112258631A | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 沈金荣;赵鸣晖;彭娟 | 申请（专利权）人： | 河海大学常州校区 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06T7/90;G06T7/70;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 213022 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了三维目标检测技术领域的一种基于深度神经网络的三维目标检测方法及系统，具有目标检测准确，神经网络层数少，计算量小，对硬件要求低，通用性和实时性强等特点。包括：获取目标物体所处环境的彩色图像和点云信息；采用深度神经网络YOLO6D与YOLOv2对彩色图像进行联合检测，分别获取目标物体在彩色图像上的2D边界框与3D边界框；将点云信息映射到彩色图像的图像坐标系下，获取点云信息在彩色图像中的坐标信息；根据目标物体在图像上的2D边界框与3D边界框，结合点云信息在彩色图像中的坐标信息，分别获取2D边界框与3D边界框的深度信息；根据2D边界框与3D边界框的深度信息，结合点云信息的维度，获取目标物体的类别、大小和位姿信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 三维 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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