申请/专利权人：香港中文大学(深圳);深圳市人工智能与机器人研究院

申请日：2022-12-19

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN116416586B

主分类号：G06V20/56

分类号：G06V20/56;G06V10/26;G06V10/764

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2023.07.28#实质审查的生效;2023.07.11#公开

摘要：本发明公开了基于RGB点云的地图元素感知方法、终端及存储介质，方法包括：对RGB点云进行体素化处理，得到体素化RGB点云；将所述体素化RGB点云输入地图元素感知模型进行语义标注，得到各地图元素的语义标注信息；其中，所述地图元素感知模型为具有多种不同扩张倍率感受野的模型；输出所述RGB点云中各地图元素的语义标注信息。本发明提出扩张注意力模块进行更有效的卷积计算，构建更为复杂的多尺度空间感知模块，用于地图元素的语义标注，解决稀疏性BEV中的地图元素感知问题，提高感知精度。

主权项：1.一种基于RGB点云的地图元素感知方法，其特征在于，包括：对RGB点云进行体素化处理，得到体素化RGB点云；将所述体素化RGB点云输入地图元素感知模型进行语义标注，得到各地图元素的语义标注信息；其中，所述地图元素感知模型为具有多种不同扩张倍率感受野的模型；输出所述RGB点云中各地图元素的语义标注信息；所述地图元素感知模型包括：多尺度空间感知输入模块、编码模块、多尺度空间感知输出模块以及解码层与语义分割头模块；所述多尺度空间感知输入模块包括：多个不同扩张倍率的卷积注意力模块；所述将所述体素化RGB点云输入地图元素感知模型进行语义标注，得到各地图元素的语义标注信息，包括：将所述体素化RGB点云输入所述多尺度空间感知输入模块，通过所述多尺度空间感知输入模块中不同扩张倍率的卷积注意力模块进行卷积及拼接操作，得到第一拼接特征；将所述第一拼接特征输入所述编码模块，通过所述编码模块对所述第一拼接特征进行编码，得到编码后的特征；将所述编码后的特征输入所述多尺度空间感知输出模块，通过所述多尺度空间感知输出模块对所述编码后的特征进行卷积、池化以及拼接操作，得到第二拼接特征；将所述第二拼接特征输入所述解码层与语义分割头模块，通过解码层对所述第二拼接特征进行解码，并通过语义分割头对所述解码层输出特征进行语义标注，得到所述语义标注信息；所述通过所述多尺度空间感知输入模块中不同扩张倍率的卷积注意力模块进行卷积及拼接操作，得到第一拼接特征，包括：通过所述多尺度空间感知输入模块中不同扩张倍率的卷积层进行卷积操作，得到不同扩张倍率的特征；根据注意力机制对得到的不同扩张倍率的特征进行权重赋值；根据赋值的权重对不同扩张倍率的特征进行拼接操作，得到所述第一拼接特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 香港中文大学(深圳);深圳市人工智能与机器人研究院 基于RGB点云的地图元素感知方法、终端及存储介质

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