申请/专利权人：山东海润数聚科技有限公司

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117475410B

主分类号：G06V20/58

分类号：G06V20/58;G06V10/26;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/048

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.15#授权;2024.02.20#实质审查的生效;2024.01.30#公开

摘要：本发明涉及三维图像数据处理技术领域，具体为基于前景点筛选的三维目标检测方法、系统、设备、介质；该检测方法，通过将目标的初始点云数据进行特征提取和分类后，得到初始点云分类结果；接着，将初始点云分类结果与初始点云的坐标信息、像素信息结合，在保留点云原始数据的基础上，进一步增加了点云数据的特征丰富性；然后，将特征丰富的复合点云数据进行体素化、信息聚合和特征卷积，得到空间特征表达能力较高的二维特征图；最后，利用初始点云分类结果中的前景点信息，引导体素进行特征表达，增强与目标的相关特征，将得到的待检特征图进行语义分割处理，实现高效准确的目标检测。

主权项：1.一种基于前景点筛选的三维目标检测方法，其特征在于，包括如下操作：S1、获取目标的初始点云数据，所述初始点云数据经特征提取处理，得到特征点云数据；S2、将所述特征点云数据中，每个特征点云进行特征分类处理，得到的所有特征点云，以及每个特征点云对应的像素分类类别，形成了特征点云分类集；基于所述特征点云分类集，对所述初始点云数据进行分类特征补充，得到复合点云数据；S3、对所述复合点云数据进行体素划分处理，得到同一体素内多个复合点云的多体素数据；所述多体素数据经特征信息聚合处理，得到聚合多体素数据；所述聚合多体素数据经特征卷积处理，得到二维特征图；S4、基于所述特征点云分类集中的前景点信息，对二维特征图进行类别感知高斯掩码分配处理，得到特征权重分布图；所述特征权重分布图与二维特征图相乘，得到待检特征图；所述类别感知高斯掩码分配处理的操作具体为：所述二维特征图中，分别以每个前景点为中心，每个前景点对应掩码半径为搜索半径，对搜索范围内的点进行权重值分配，得到的所有初始权重值分布图，形成了初始权重值分布图集；将初始权重值分布图集中，同一个点在不同初始权重值分布图上的多个权重值的乘积，作为对应点的特征权重，得到所述特征权重分布图；S5、所述待检特征图经语义分割处理，得到分类检测结果。

全文数据：

权利要求：

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