公开(公告)号：CN116758534A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310719201.6

申请日：2023-06-16

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 何立火 ,  钟彬彬 ,  甘海林 ,  柯俊杰 ,  王笛 ,  高新波 ,  路文

IPC: G06V20/64 ,  G06V10/40 ,  G06V10/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积长短期记忆网络的3D目标检测方法，包括以下步骤；步骤1：使用nuScenes点云数据集；步骤2：将输入点云数据转换到球坐标系下；步骤3：将点云空间按照球坐标进行体素划分，得到体素特征，并对体素特征进行初步提取；步骤4：对体素特征进行中间特征提取；步骤5：通过卷积长短期记忆网络进行时间特征提取，实现卷积长短期记忆网络的输出特征；步骤6：对输出特征进行多尺度特征提取，得到特征图；步骤7：利用特征图生成锚框，并对锚框进行分类、边界框回归和角度回归。本发明通过卷积长短期记忆网络对点云序列进行时间特征提取，解决现有的基于深度学习的3D连续目标检测方法中，因序列过长而无法长期依赖的问题。