申请/专利权人：北京航天长峰科技工业集团有限公司

申请日：2022-10-29

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117953482A

主分类号：G06V20/64

分类号：G06V20/64;G06V10/766;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0495;G06N3/048

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.30#公开

摘要：本发明涉及一种基于定位不确定性的鲁棒3D目标检测方法，使用SECOND网络作为主干网络，网络输出的有向3D边界框编码为包含七个维度的向量，分别对应3D边界框编码中每个维度的不确定性；利用额外输出的定位不确定性，构建新的定位不确定性损失函数，分别使用高斯参数和拉普拉斯参数构造3D目标检测中的定位不确定性损失函数；在网络输出若干3D候选目标之后进行一系列后处理操作，筛选得到最终预测目标。本发明提高了对于带噪声训练数据的鲁棒性，减少了误检并提高了定位精度。

主权项：1.一种基于定位不确定性的鲁棒3D目标检测方法，其特征在于：1使用SECOND网络作为主干网络，并使用一个除了预测目标分类、3D边界框回归和方向分类回归结果，另外输出定位不确定性的新检测头，网络输出的有向3D边界框编码为包含七个维度的向量，定位不确定性回归模块输出结果为七维向量，即分别对应3D边界框编码中每个维度的不确定性；2利用额外输出的定位不确定性，构建新的定位不确定性损失函数，分别使用高斯参数和拉普拉斯参数构造3D目标检测中的定位不确定性损失函数；3在检测过程中，在网络输出若干3D候选目标之后进行一系列后处理操作，筛选得到最终预测目标，包括按目标置信度进行筛选以及进行非极大值抑制操作；4取七个维度的平均不确定性作为每个预测目标的定位不确定性，然后得到定位置信度，将定位置信度和分类置信度结合起来即为目标置信度；5在检测后处理中首先设置置信度阈值，筛除目标置信度较低的候选目标，然后按照置信度进行排序，使用NMS方法筛除边界框重叠的目标，得到最终的检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航天长峰科技工业集团有限公司 一种基于定位不确定性的鲁棒3D目标检测方法

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