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公开(公告)号:CN119910662A
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202510397569.4
申请日:2025-04-01
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16 , B25J11/00 , G06V20/56 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种电力巡检机器人检测及部署方法、系统和计算机设备,获取待检测道路场景的高低线束三维点云数据,分别输入到教师模型和学生模型中,提取得到BEV特征,利用焦点模块对师生模型的三维特征进行蒸馏处理,创建前景和背景掩码,并计算前景特征的损失;引入焦点关系蒸馏模块,提取前景位置九个角点的特征并进行高斯相似度的计算,提升模型在不同类别前景特征学习中的均衡性;应用全局蒸馏模块,提升整体性能,模型训练完成后进行模型剪枝,优化模型性能;将剪枝优化后的模型转换为ONNX格式,并在TensorRT上进行部署和加速,进一步提升推理效率。有效解决了低线束雷达检测精度低和模型实际部署困难的问题。
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公开(公告)号:CN118172632A
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202410292746.8
申请日:2024-03-14
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/17
Abstract: 本申请涉及一种基于多模态融合的无人系统三维目标检测方法及装置,所述方法包括以下步骤:获取待检测的道路场景的二维图像和三维点云数据,并输入多模态融合检测模型;多模态融合检测模型包括时序动态卷积融合模块,其利用三维位置嵌入编码器,根据前一帧的三维世界空间坐标与前一帧的二维图像特征生成前一帧的三维位置感知特征,前一帧的三维位置感知特征经位姿变换后作为当前帧的补充位置感知特征;根据当前帧的补充位置感知特征与当前帧的三维点云特征生成第一融合帧三维点云特征;基于第一融合帧三维点云特征和当前帧的二维图像特征得到初步融合特征,基于初步融合特征输出检测结果。该方法可解决远处目标识别困难的问题。
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