[发明专利]基于自适应与多级特征降维的点云3D检测方法与模型在审
| 申请号： | 202211452093.2 | 申请日： | 2022-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN115760983A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 李志恒;黄迪和 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳国际研究生院 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06V20/56;G06V20/64;G06V20/70;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 | 代理人： | 徐罗艳 |
| 地址： | 518055 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于自适应与多级特征降维的点云3D检测方法与模型，该检测方法包括：获取实时点云数据帧并进行点云体素化，得到初始体素特征及其体素坐标；对所述初始体素特征进行稀疏化，得到稀疏体素特征；对所述稀疏体素特征进行自适应动态特征降维，得到初始BEV特征，并对所述初始BEV特征进行多尺度BEV特征提取，获得包含语义特征的多尺度BEV特征；对所述稀疏体素特征进行多尺度体素特征提取，获得包含几何特征的多尺度体素特征，并对每个尺度上的体素特征进行降维，然后与对应尺度上的BEV特征进行融合；利用最后一层融合的BEV特征进行3D检测，估计目标物体在BEV空间的位置。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 多级 特征 检测 方法 模型 | ||
【主权项】：
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