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公开(公告)号：CN119360003A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411906781.0
申请日：2024-12-24
Applicant: 无锡学院
Abstract: 基于跨柱体特征聚合的三维点云目标检测方法和系统，属于目标检测技术领域，解决点云目标检测无法同时兼顾检测精度和检测速度问题。本发明的方法包括：柱体特征编码模块，用于将点云数据划分为柱体，并对柱体中包含的特征信息进行编码和跨柱体特征聚和处理，随后将点云数据转换为伪图像，以便输入至骨干网络进行进一步的特征提取；在骨干网络中，通过多个设计优化的残差块和上采样块提取空间特征，生成更高维度的特征图；利用检测器生成目标类别、边界框以及目标方向的预测结果。在模型的柱体特征编码模块中，点云数据被划分为一系列柱体。对柱体进行编码，将不规则的点云数据转换为规则的网格结构。本发明适用于自动驾驶场景的三维目标检测。
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公开(公告)号：CN119152200B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411649311.0
申请日：2024-11-19
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/82 , G06V20/56
Abstract: 一种基于YOLOv8改进的自动驾驶目标检测方法。涉及自动驾驶领域，具体涉及基于YOLOv8改进的自动驾驶目标检测技术领域。其解决了多目标检测，提升模型在复杂背景下对密集小目标的检测精度，有效减少误检和漏检的问题。所述方法包括如下步骤：S1、数据集的建立与划分，并进行预处理；S2、构建基础的YOLOv8s模型；S3、优化YOLOv8s模型，具体为：S31、将YOLOv8s模型的主干部分中SPPF模块替换为改进的SPPF模块；S32、在YOLOv8s模型的头部部分添加一个小目标检测层；S33、在YOLOv8s模型的主干部分和颈部部分之间添加4个改进后的ACCoM模块；S4、采用预处理后的数据集对优化后的YOLOv8s模型进行迭代训练；S5、采用训练完成的YOLOv8s模型检测目标。
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公开(公告)号：CN119360003B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411906781.0
申请日：2024-12-24
Applicant: 无锡学院
Abstract: 基于跨柱体特征聚合的三维点云目标检测方法和系统，属于目标检测技术领域，解决点云目标检测无法同时兼顾检测精度和检测速度问题。本发明的方法包括：柱体特征编码模块，用于将点云数据划分为柱体，并对柱体中包含的特征信息进行编码和跨柱体特征聚和处理，随后将点云数据转换为伪图像，以便输入至骨干网络进行进一步的特征提取；在骨干网络中，通过多个设计优化的残差块和上采样块提取空间特征，生成更高维度的特征图；利用检测器生成目标类别、边界框以及目标方向的预测结果。在模型的柱体特征编码模块中，点云数据被划分为一系列柱体。对柱体进行编码，将不规则的点云数据转换为规则的网格结构。本发明适用于自动驾驶场景的三维目标检测。
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公开(公告)号：CN119152200A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411649311.0
申请日：2024-11-19
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/82 , G06V20/56
Abstract: 一种基于YOLOv8改进的自动驾驶目标检测方法。涉及自动驾驶领域，具体涉及基于YOLOv8改进的自动驾驶目标检测技术领域。其解决了多目标检测，提升模型在复杂背景下对密集小目标的检测精度，有效减少误检和漏检的问题。所述方法包括如下步骤：S1、数据集的建立与划分，并进行预处理；S2、构建基础的YOLOv8s模型；S3、优化YOLOv8s模型，具体为：S31、将YOLOv8s模型的主干部分中SPPF模块替换为改进的SPPF模块；S32、在YOLOv8s模型的头部部分添加一个小目标检测层；S33、在YOLOv8s模型的主干部分和颈部部分之间添加4个改进后的ACCoM模块；S4、采用预处理后的数据集对优化后的YOLOv8s模型进行迭代训练；S5、采用训练完成的YOLOv8s模型检测目标。
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