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公开(公告)号：CN118736242A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410720722.8
申请日：2024-06-05
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于主动采样的高适应性点云3D目标检测方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，对输入点云进行预处理，得到预处理点云；步骤S2，将预处理点云输入点云3D目标检测模型，得到多个包含目标3D边界框和目标类别的初始目标；步骤S3，对所有初始目标进行目标置信度滤波和非极大值抑制，得到最终目标，其中，点云3D目标检测模型包括：点云特征提取模块，用于从预处理点云中提取多个不同深度层次的点云特征；候选目标预测模块，用于根据最深层次的点云特征得到候选目标；多尺度级联优化模块，用于对候选目标进行多层级联优化，得到多个对应不同层级的优化目标。总之，本方法能够对点云实现准确的3D目标检测。
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