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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明公开了一种融合多视角信息的纯稀疏3D目标检测方法，涉及人工智能深度学习和智能驾驶感知领域。所述方法通过对稀疏特征图的单一方向聚合得到单个视角下的特征，通过融合多个视角的特征来增强提取到的体素特征，整个融合过程在稀疏体素特征图上完成。本发明通过稀疏的聚合操作得到三个单视角特征，并通过归一化和交叉注意力操作融合多视角特征，增强了提取到的体素特征，提高了检测精度，大大降低了计算量。
主权项：1.一种融合多视角信息的纯稀疏3D目标检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、输入激光雷达原始点云数据，设定点云数据的点的数目为N，特征维度为D，所述原始点云数据包含点云的x,y,z三维坐标信息和反射强度信息；步骤2、通过点云坐标与划分好的空间体素坐标对点云进行体素化，并通过聚合每个体素内的点云信息来进行体素特征编码，得到体素输入特征；步骤3、将空间体素坐标和对应的体素输入特征打包成一个稀疏张量输入到3D骨干网络中提取体素的深层特征；步骤4、在得到体素的深层特征之后，通过体素的空间位置索引，按照同一方向将该方向上的体素的深层特征求和得到该方向视角下的2D稀疏特征，分别沿着x,y,z三个方向重复步骤4，分别得到x,y,z三个方向单一视角下的稀疏特征图，，；步骤5、将x,y,z三个方向单一视角下的稀疏特征图，，分别进行归一化后，通过交叉注意力机制融合多视角特征；步骤6、将融合后的多视角特征输入稀疏的检测头对体素进行分类和回归的预测；步骤7、输出检测框的属性，包括检测框的类别、位置、大小以及方向，得到目标的检测信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 一种融合多视角信息的纯稀疏3D目标检测方法
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