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申请/专利权人：杭州像素元科技有限公司
摘要：本申请提出了一种基于LiDAR点云数据的3D目标检测模型的构建方法及装置，包括以下步骤：获取至少一LiDAR点云数据并标记点云数据中的每一目标的目标位置作为训练样本，构建3D目标检测模型，3D目标检测模型包括特征提取模块、语义融合模块以及分类头；将训练样本中的一点云数据输入到特征提取模块中对所述点云数据进行特征提取得到点云特征；将点云特征输入到语义融合模块中得到语义融合结果；将语义融合结果输入到分类头中得到目标检测结果；设置损失函数，当损失函数满足设定条件时停止训练。本方案通过增加对不同感受野内特征的感知和提取来减少点云稀疏和无序带来的上下文缺失等限制，并融合不同层次和感受野的特征来增强目标检测的准确性。
主权项：1.一种基于LiDAR点云数据的3D目标检测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：获取至少一LiDAR点云数据并标记点云数据中的每一目标的目标位置作为训练样本，构建3D目标检测模型，所述3D目标检测模型包括特征提取模块、语义融合模块以及分类头；将训练样本中的一点云数据输入到特征提取模块中，所述特征提取模块使用依次串联的多个感受野逐渐增大的特征提取层对所述点云数据进行特征提取，并将每一特征提取层提取到的特征点进行融合得到点云特征；将点云特征输入到语义融合模块中，所述语义融合模块使用第一卷积层对所述点云特征进行卷积得到第一卷积结果，再使用第二卷积层对第一卷积结果进行逆卷积得到第二卷积结果，所述第二卷积结果的大小与点云特征相同，将所述第二卷积结果与所述点云特征进行特征相加得到语义融合结果，将所述语义融合结果输入到分类头中得到点云数据中的每一目标的预测目标位置；基于点云数据中每一目标的预测目标位置与真实目标位置构建损失函数，当损失函数满足设定条件时停止训练得到训练好的3D目标检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州像素元科技有限公司 基于LiDAR点云数据的3D目标检测模型的构建方法及装置
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