公开(公告)号：CN119693774A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202510135981.9

申请日：2025-02-07

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 罗鑫 ,  张永宏 ,  臧强 ,  董天天 ,  刘云平 ,  柏宗春 ,  徐涛

IPC: G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52

Abstract: 本发明提供一种基于改进GSNet网络的物体识别检测方法，该方法包括：采用深度相机采集得到目标场景的深度图像，并将深度图像转换为点云数据；采用PointNet++网络替换GSNet网络中的ResUNet14骨干网络，得到改进GSNet网络；利用得到的点云数据对改进GSNet网络进行训练；输入目标场景内待测的目标物体数据，使用训练好的改进GSNet网络对目标物体进行识别检测。本发明在GSNet网络中引入了更擅长处理点云数据的PointNet++网络，从而更好的提取局部细节特征。通过对目标场景中的背景与目标物体进行分割，避免了环境和其他物体对目标物体识别检测的干扰。