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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明公开了一种面向开放场景的弱监督3D目标检测方法及系统，分别使用单目相机和低线数激光雷达采集图像数据和点云数据；利用2D检测网络推理出当前帧的语义信息；然后通过相机坐标系与雷达坐标系之间的转换关系筛选出ROI区域的点云，再基于点云的几何密度特征使用DBSCAN聚类算法进行点云分割并得到物体的位置；将无监督3D目标提议模块的对象位置投影到单目图像上，采用跨模态的迁移学习方法，由教师网络预测物体朝向指导学生网络，在训练过程中学习从点云中预测物体的朝向并优化检测结果，得到3D检测结果。本方法不需要任何3D标签，且不需要复杂的深度学习方法处理点云数据，能适应真实应用场景中多样化的检测任务需求。
主权项：1.一种面向开放场景的弱监督3D目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：分别使用单目相机和低线数激光雷达采集图像数据和点云数据；利用2D检测网络从图像数据中推理出当前帧的语义信息；然后通过相机坐标系与雷达坐标系之间的转换关系从点云数据中筛选出ROI区域的点云，再基于点云的几何密度特征使用DBSCAN聚类算法进行点云分割并得到物体的位置；将无监督3D目标提议模块的对象位置投影到单目图像上，采用跨模态的迁移学习方法，由教师网络预测物体朝向指导学生网络，在训练过程中学习从点云中预测物体的朝向并进一步优化检测结果，得到包括物体空间位置、三维尺寸、姿态朝向信息的3D检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种面向开放场景的弱监督3D目标检测方法及系统
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