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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于多尺度融合的目标检测方法及系统，包括：获取图像数据对应的图像特征和点云数据对应的体素特征；利用第一网络对图像特征和体素特征处理得到跨空间融合特征；对多个不同分辨率的跨空间融合特征进行鸟瞰视觉转化，并对转换后的鸟瞰图进行特征提取，得到对应的不同分辨率的鸟瞰特征；利用区域提议网络对每个鸟瞰特征处理分别得到多个候选框；计算不同分辨率下的局部特征，包括划分同一分辨率下的各个候选框得到多个子区域，并计算得到各个子区域的局部特征；利用第二网络融合具有不同分辨率的局部特征的空间信息和语义信息，得到候选框特征信息，以检测目标。本发明整合了数据级融合和特征级融合的优势，提升目标检测准确率。
主权项：1.一种基于多尺度融合的目标检测方法，其特征在于，包括：获取图像数据对应的图像特征和点云数据对应的体素特征；利用第一网络对图像特征和体素特征处理得到跨空间融合特征，所述第一网络包括第一模块、第二模块和第三模块；所述第一模块包括确定体素特征周围的邻域特征；分别对邻域特征投影至图像数据中的数据和图像特征进行卷积处理，并对二者的处理结果进行拼接得到融合特征；所述第二模块包括对融合特征进行卷积，将卷积结果和图像特征进行特征通道的拼接，并对拼接结果进行卷积处理；对卷积后的拼接结果分别进行平均池化和最大池化，并将两个池化结果拼接得到特征描述符；对所述特征描述符进行卷积处理得到第一空间注意力；将所述第一空间注意力和卷积后的拼接结果相乘得到噪声感知特征；所述第三模块包括将所述体素特征和所述噪声感知特征进行拼接融合并进行下采样，得到多个不同分辨率的跨空间融合特征；对多个不同分辨率的跨空间融合特征进行鸟瞰视觉转化，并对转换后的鸟瞰图进行特征提取，得到对应的不同分辨率的鸟瞰特征；利用区域提议网络对每个鸟瞰特征处理分别得到多个候选框；计算不同分辨率下的局部特征，包括划分同一分辨率下的各个候选框得到多个子区域，并计算得到各个子区域的局部特征；利用第二网络融合具有不同分辨率的局部特征的空间信息和语义信息，得到候选框特征信息，以检测目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于多尺度融合的目标检测方法及系统
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