[发明专利]RGB-D多模态特征融合3D目标检测方法有效
| 申请号： | 202110545313.5 | 申请日： | 2021-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN113408584B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 陈光柱;侯睿;韩银贺;唐在作;茹青君 | 申请（专利权）人： | 成都理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194;G06T7/73 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610059 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提出RGB‑D多模态特征融合3D目标检测方法。3D目标检测技术可以获得目标的语义信息、空间尺寸信息，对实现3D智能目标检测着重要的意义。具体来说：首先，改进YOLOv3目标检测网络模型得到2D先验区域，并提出RGB‑D目标显著性检测算法提取目标像素、通过视锥投影获取目标视锥点云；其次，为了去除离群点并减少目标视锥点云的数目，提出了一种多模态特征融合策略来精简目标视锥点云，该策略可以替代基于深度神经网络推理3D目标的过程；最后，利用轴对齐包围盒算法(AABB)生成目标点云的3D边界框，同时利用PCA算法计算目标点云的位姿坐标。本发明的有益效果是：RGB‑D多模态特征融合3D目标检测方法在少量2D标注数据、没有3D标注数据的应用场景中，能提高对场景多尺度目标的检测精度，并有着实时性好、精度高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | rgb 多模态 特征 融合 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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