[发明专利]基于隐式上下文学习的道路三维目标检测方法在审
| 申请号： | 202210555478.5 | 申请日： | 2022-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN114821508A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 张强;赵世祥;杨欣朋 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V20/58;G06V10/25;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于隐式上下文学习的道路三维目标检测方法，主要解决现有方法对距离雷达较远的稀疏点云目标和小目标检测精度低，且容易受背景噪声干扰的问题。其实现方案为：对点云数据体素化；搭建稀疏卷积网络；搭建由现有卷积神经网络和检测网络级联组成的区域建议网络RPN；构建隐式上下文学习模块和注意力融合模块，并与现有的检测网络级联组成RCNN网络；构建由稀疏卷积网络、区域建议网络RPN和RCNN网络组成三维目标检测网络；训练三维目标检测网络；将体素化的点云数据输入训练好的三维目标检测网络中，输出目标检测框，得到目标的具体位置和类别。本发明提高了稀疏点云目标和小目标的检测精度，降低了目标的误检率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 上下文 学习 道路 三维 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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