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申请/专利权人：集美大学;厦门力巨自动化科技有限公司
摘要：本发明涉及一种矿下巡检排险机器人目标检测方法及系统，该方法中包括：采集机器人前方的三维点云数据和图像数据；对图像数据进行语义分割，得到图像的语义特征；将三维点云数据与图像的语义特征进行融合，得到图像内各像素的语义特征与点云的映射关系，并从三维点云数据中剔除未有映射关系的点云；对三维点云数据中的各点进行遍历，针对每个点，结合其近邻点得到特征编码；然后将编码分别输入结合注意力机制的连续卷积网络和点云池化操作；最后将点云池化操作的输出与结合注意力机制的连续卷积网络的输出进行拼接，得到融合后的点云数据；通过融合后的点云数据进行目标检测。本发明大大提高了排险探测的精度和成功率。
主权项：1.一种矿下巡检排险机器人目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过在矿下巡检机器人前端安装的激光雷达和双目相机分别采集机器人前方的三维点云数据和图像数据；S2：对图像数据进行语义分割，得到图像的语义特征；S3：将三维点云数据与图像的语义特征进行融合，得到图像内各像素的语义特征与点云的映射关系，并从三维点云数据中剔除未有映射关系的点云；S4：对三维点云数据中的各点进行遍历，针对每个点，首先从三维点云数据中搜索其K个近邻点，并基于映射关系得到近邻点对应的语义特征；之后基于K个近邻点的语义特征和K个近邻点相对于与该点的几何偏移，得到该点的特征编码；然后将编码结果作为两个输入，一个输入连续卷积网络中并结合注意力机制以融合语义和几何特征，一个作为点云池化操作的输入；最后将点云池化操作的输出与结合注意力机制的连续卷积网络的输出进行拼接，得到融合后的点云数据；S5：通过融合后的点云数据进行目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 集美大学 厦门力巨自动化科技有限公司 一种矿下巡检排险机器人目标检测方法及系统
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