[发明专利]基于深度学习的多目标检测识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的多目标检测识别方法，点云映射网络对已有的3D点云数据集进行二维图像特征映射，加入偏移量特征，获得以三维点云投影并离散成分辨率固定的二维网格；其次，通过条状池化对所述二维网格进行卷积处理，获得一维向量的特征图；再次，卷积网络中引入注意力机制对一维向量的特征图进行强化处理；最后，针对所述一维向量的特征图中每个网格单元设计预测边界框，并且确定目标的空间位置、大小、类别概率和方向信息。本发明首次在点云映射方法中加入偏移量特征，在卷积网络中引入注意力机制，让模型可以更加关注信息量最大的通道特征，而抑制那些不重要的通道特征。