一种基于可学习编码的3D目标检测方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201910785652.3
IPC分类号：--
申请日期：
2019-08-23
申请人：
中国地质大学（武汉）

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于可学习编码的3D目标检测方法及系统
申请号	CN201910785652.3	申请日期	2019-08-23
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-04-17	公开/公告号	CN111027581A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	暂无	IPC分类号	暂无查看分类表>
申请人	中国地质大学（武汉）	申请人地址	湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国地质大学（武汉）	当前权利人	中国地质大学（武汉）
发明人	王晓莉;熊鹏涛;蒋伟;陈分雄;韩荣;叶佳慧;王杰
代理机构	武汉知产时代知识产权代理有限公司	代理人	万文广

摘要

本发明专利提供一种基于可学习编码的3D目标检测方法及系统，该方法及系统中，使用可学习的编码方法来对点云数据进行编码，然后将编码后的特征使用神经网络进行特征提取。接着使用RPN网络来生成3D候选区域，最后使用两个级联的使用不同IOU阈值的分类网络得到候选区域的类别概率以及包围框坐标偏移量。使用神经网络对激光雷达点云数据进行编码是一个可学习的过程，能够让网络自动学习到多样的特征。将激光雷达点云数据编码的过程由神经网络来完成，突破人工先验经验挑选特征的瓶颈，达到机器学习的效果，同时也将激光雷达点云数据编码、特征提取、特征分类和坐标回归这三个过程整合到一个网络中达到端对端的效果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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