公开(公告)号：CN117392662A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311255708.7

申请日：2023-09-26

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 丁大伟 ,  秦宇龙 ,  安翠娟 ,  任莹莹 ,  程乐 ,  高宇 ,  谢俊杰 ,  万子烁

IPC: G06V20/64 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明公开了一种基于点云集合注意力的激光雷达目标检测方法及装置，涉及计算机视觉技术领域。包括：获取待检测目标的三维点云数据；将三维点云数据输入到构建好的基于点云集合注意力的激光雷达目标检测模型；根据三维点云数据、点云集合注意力模块、鸟瞰图检测模块、密度感知池化模块以及分类和回归检测头模块，获得目标检测结果。本发明提出点云集合注意力模块，在加入较少计算量的情况下引入了注意力机制，同时结合密度感知池化模块，充分利用点云密度信息，提高了激光雷达目标检测精度和速度。

公开(公告)号：CN118363005A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410243809.0

申请日：2024-03-04

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 丁大伟 ,  谢俊杰 ,  秦宇龙 ,  安翠娟 ,  任莹莹 ,  孙新苗 ,  王恒

IPC: G01S7/48 ,  G06V20/56 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/10 ,  G06N3/09 ,  G01S7/486 ,  G01S17/88

Abstract: 本发明公开了一种基于前背景信息的激光雷达点云采样方法，属于计算机视觉技术领域，所述方法包括：获取待采样的激光雷达点云数据，并对所述激光雷达点云数据进行预处理；针对预处理后的激光雷达点云数据，提取出每一点云点的图特征；基于提取出的图特征，采用预设的分类网络确定预处理后的激光雷达点云数据中每一点云点的前背景分类信息；其中，分类信息的值的范围为0到1之间，分类信息的值越大表示对应的点云点属于前景点的可能性越大；按照分类信息，取预设数量的最可能为前景点的点云点作为采样得到的点。本发明方法是一种有监督的高效并行的点云采样方法，可以高效的完成对3D点云中前景点云的采样，达到提高目标检测或分割准确率的目的。