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摘要：本发明公开了一种应用于三维目标检测的数据增强方法，通过随机改变生成网格状蒙版尺寸比例来对网络进行不同的信息丢失，当比例较小时，生成更加密集的信息丢失网格蒙版，当网格比例较大时，生成比较稀疏的信息丢失网络蒙版。通过合理调节网格比例可以在增加数据集规模的同时保留目标点云关键信息，防止深度神经网络无法收敛。相较于传统的将边界框划分为数块小边界框，离散网格蒙版即使在网格比例较大时也能保留目标点云的关键信息。本发明可以在每次进行信息丢失操作过程中针对相同的目标框产生不同的数据增强效果，显著的提高了数据集的规模，使得训练得到的深度学习模型具有更好的鲁棒性。

主权项：1.一种应用于三维目标检测的数据增强方法，其特征在于：包含以下步骤：A、读入一帧激光扫描图中的无序点云P，将无序点云P及与之对应的真实边界框B作为输入，并根据无序点云P与边界框B之间的几何位置关系，将无序点云P划分为背景点云Pback和目标点云Pfore，具体表示如下：Pfore＝P∈BPback＝P-Pfore所述边界框的参数化表示为x,y,z,h,w,l,θ，其中x,y,z分别表示边界框中心的三个方向的坐标，h、w、l分别为边界框的长度、宽度以及高度，而θ为边界框的偏航角；B、将目标点云Pfore划分为[P1、P2、...、Pn]，将边界框B划分为[B1、B2、...、Bn]，并通过平移和旋转将目标点云与边界框对齐生成与边界框相匹配的点云坐标Pcoord，具体操作为将各个边界框中的点云以边界框中心Bcenter为原点，并绕原点向边界框偏航角θ反方向旋转，具体表示如下： 随后根据预先确定的网格比例范围随机选取网格蒙版单元比例n将边界框分割成包含n3个小立方体的三维网格状蒙版M，并通过对网格蒙版M与目标点云Pfore的随机相对位移σ产生不同的信息丢失效果如下：M＝M+σ0σn通过将网格蒙版M与点云坐标Pcoord进行匹配得到进行保留的点云索引值Pindex如下：Pindex＝Pcoord∈M根据该索引值进行目标点云删除，得到处理后的点云Pmask，具体表示如下：Pmask＝Pfore∈PindexC、将所有边界框中处理后的点云拼接在一起，并与背景点云合并后得到数据增强后的点云Pnew，将所有的点云与真实标签和边界框输出，公式如下：Pnew＝Pback+Pmask。

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