[发明专利]语义信息指导的点云目标检测正样本筛选方法有效
| 申请号： | 202310009569.3 | 申请日： | 2023-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN115690524B | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 高榛彤;王乾通;潘宗序;龙辉;胡玉新 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空天信息创新研究院 |
| 主分类号： | G06V10/771 | 分类号： | G06V10/771;G06V10/774;G06V20/64 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 肖慧 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种语义信息指导的点云目标检测正样本筛选方法，涉及深度学习和三维目标检测技术领域。该方法包括：针对三维空间目标，获取待检测的可见光图像和三维点云数据；对可见光图像进行语义分割，使每一个像素点携带有语义信息；建立可见光图像的像素点与三维点云数据的点的对应关系，根据对应关系对三维点云数据进行扩充，形成扩充后的三维点云数据；根据预设候选框与真值框的语义交并比，从扩充后的三维点云数据筛选正样本和负样本；将正样本和负样本输入预设的点云检测网络进行训练，得到训练好的点云检测网络；将扩充后的三维点云数据输入训练好的点云检测网络，获得三维空间目标的检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 语义 信息 指导 目标 检测 样本 筛选 方法 | ||
【主权项】：
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