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申请/专利权人：泉州装备制造研究所
摘要：本申请公开了一种点云检测方法及系统，其中方法包括：获取目标视觉场景中待检测图像的激光点云数据；通过提高激光点云数据的回归框尺度精度，得到训练集；对训练集进行优化，得到优化训练集；利用优化训练集构建网络模型；并利用网络模型对点云数据进行目标检测。本申请可以有效缓解遮挡带来的物体边界不确定性，提升被遮挡物体的检测精度；同时本申请还设计定位引导分类项，来引导相对高质量正样本和相对低质量正样本的监督标签权重进而缓解相对高质量正样本或相对低质量正样本和分类置信度之间的偏差，提高检测准确性。
主权项：1.一种点云检测方法，其特征在于，步骤包括：获取目标视觉场景中待检测图像的激光点云数据；通过提高所述激光点云数据的回归框尺度精度，得到训练集；得到所述训练集的方法包括：构建知识蒸馏网络；所述知识蒸馏网络包括：教师检测网络和学生检测网络；所述教师检测网络和所述学生检测网络拥有相同的点云编码和特征提取结构；利用所述知识蒸馏网络得到所述训练集的方法包括：对所述尺度精度进行连续值离散化后做概率拟合；为所述学生检测网络增加约束；利用增加约束后的所述学生检测网络对所述回归框进行蒸馏，得到所述训练集；对所述训练集进行优化，得到优化训练集；得到所述优化训练集的方法包括：设计定位引导项来对正样本监督标签进行权重引导，得到所述优化训练集；进行所述权重引导的方法包括：将正样本对应的预测边界框与真实边界框在BEV空间中的IOU值作为分类引导权重去抑制相对高质量正样本和相对低质量正样本和分类置信度之间的偏差，引入定位引导项g： 其中，目标监督值： 式中，g表示定位引导项、其中i表示预测边界框和真实边界框的IOU值、pos表示正样本、bev表示在BEV空间中边界框的维度表示、regpred表示预测的回归框偏差值、anchor表示先验框、bboxperd表示预测回归框、表示one-hot向量表示的真实标签、f表示引入定位引导项的softlabel表示形式的正样本真实标签；利用所述优化训练集构建网络模型；并利用所述网络模型对点云数据进行目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 泉州装备制造研究所 一种点云检测方法及系统
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