公开(公告)号：CN119963811A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510025897.1

申请日：2025-01-08

Applicant: 燕山大学

Inventor： 闻佳 ,  李佳林 ,  张婷 ,  王欣怡

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/64 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于体素裁剪和精细化几何形状的3D目标检测方法，属于目标检测技术领域，包括以下步骤：S1数据预处理，将训练使用的数据集中的点云帧沿着X、Y和Z轴方向裁剪成固定大小；S2构建网络模型并进行模型训练：首先准备好训练使用的点云数据，数据包括点云场景数据和目标标签数据；接着构建网络模型，并且设置好每个模块的超参数；然后将训练数据送入网络模型进行训练，整个训练过程中通过Adam算法来优化模型，从而得到表现最好的网络模型权重；最后保存好网络模型权重；S3模型测试：使用测试集数据验证模型效果。本发明能够实现精确的3D目标检测，有效解决感受野受限和目标几何形状缺失问题，并且通过体素裁剪加快模型的推理速度。