公开(公告)号：CN112862719B

公开(公告)日：2022-02-22

申请号：CN202110200863.3

申请日：2021-02-23

Applicant: 清华大学

Inventor： 张新钰 ,  王力 ,  刘华平 ,  王晨飞 ,  徐保伟

IPC: G06T5/00 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明的公开了一种基于图卷积的激光雷达数据胞体特征增强方法，所述方法包括：步骤1)对实时采集的雷达点云数据进行胞体划分以及信息提取，得到胞体化数据；步骤2)对胞体化数据进行构图，形成图结构；步骤3)将图结构输入图卷积单元，对图结构中的每个节点进行特征增强，将特征增强后的图结构再次输入图卷积单元，反复执行多次，直至达到循环次数；步骤4)将最后一次图卷积单元输出的增强后的胞体特征传递给后端目标检测网络，完成目标检测任务。本发明的方法提出对胞体之间信息进行融合，提升了个个胞体捕捉实例目标信息的能力，提高了3D目标检测方法的准确性。

公开(公告)号：CN112862719A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202110200863.3

申请日：2021-02-23

Applicant: 清华大学

Inventor： 张新钰 ,  王力 ,  刘华平 ,  王晨飞 ,  徐保伟

IPC: G06T5/00 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明的公开了一种基于图卷积的激光雷达数据胞体特征增强方法，所述方法包括：步骤1)对实时采集的雷达点云数据进行胞体划分以及信息提取，得到胞体化数据；步骤2)对胞体化数据进行构图，形成图结构；步骤3)将图结构输入图卷积单元，对图结构中的每个节点进行特征增强，将特征增强后的图结构再次输入图卷积单元，反复执行多次，直至达到循环次数；步骤4)将最后一次图卷积单元输出的增强后的胞体特征传递给后端目标检测网络，完成目标检测任务。本发明的方法提出对胞体之间信息进行融合，提升了个个胞体捕捉实例目标信息的能力，提高了3D目标检测方法的准确性。