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摘要：本发明公开了一种基于点云数据的自动目标检测预标注方法，涉及计算机视觉和几何处理技术领域，包括S1、数据获取与预处理；S2、特征提取；S3、目标检测；S4、预标注；S5、质量检查；S6、结果输出与可视化。该基于点云数据的自动目标检测预标注方法，充分利用了点云数据的三维空间信息，能够更准确地描述目标的形状、大小和位置，从而有助于实现对目标的精确识别和标注，且由于点云数据是通过激光扫描等方式获取，即使目标被部分遮挡，也能通过剩余的点云数据进行检测和标注，这提高了方法的鲁棒性和准确性；此外，本发明不仅实现了对目标的自动识别和标注，并可以达到较快的速度和较高的准确性，尤其适用于实时应用场景。
主权项：1.一种基于点云数据的自动目标检测预标注方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据获取与预处理：通过三维扫描设备获取描述物体信息的点云数据，并对点云数据进行预处理；S2、特征提取：根据应用场景选择深度学习算法，从点云数据中提取有用的特征；S3、目标检测：在特征提取的基础上，使用深度学习模型对点云数据中的目标进行检测，以识别出图像或场景中的目标，并确定其大致位置；S4、预标注：根据目标检测的结果，自动生成目标的标注信息；S5、质量检查：对自动生成的标注数据进行质量检查，以确保标注的准确性与一致性；S6、结果输出与可视化：将标注结果以规定格式进行保存和输出，并根据需要选择可视化工具，将标注结果进行可视化处理。
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百度查询： 苏州柏川数据科技有限公司 一种基于点云数据的自动目标检测预标注方法
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