点云中的对象检测制造技术

包括编码在计算机存储介质上的计算机程序的方法、系统和装置，用于处理表示由一个或多个传感器捕获的场景的传感器测量的点云数据，以生成识别场景中一个或多个对象的位置的对象检测输出。当被部署在车辆的车载系统中时，所生成的对象检测输出可以用于以更高的准确度为车辆做出自主驾驶决策。确度为车辆做出自主驾驶决策。确度为车辆做出自主驾驶决策。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】点云中的对象检测
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求2019年7月8日提交的美国临时申请第62/871,669号的优先权。在先申请的公开内容被认为是本申请公开内容的一部分，并通过引用结合于此。

技术介绍

[0003]本说明书涉及使用神经网络来处理点云数据。
[0004]神经网络是采用非线性单元的一个或多个层来为接收到的输入预测输出的机器学习模型。一些神经网络除了输出层之外，还包括一个或多个隐藏层。每个隐藏层的输出用作网络中一个或多个其他层(即，一个或多个其他隐藏层、输出层或两者)的输入。网络的每个层根据各自的参数的集合的当前值从接收到的输入生成输出。

技术实现思路

[0005]本说明书描述了在一个或多个位置中的一个或多个计算机上被实现为计算机程序的系统，该系统处理表示由一个或多个传感器捕获的场景的传感器测量的点云数据，以生成识别场景中一个或多个对象的位置的对象检测输出。
[0006]根据第一方面，提供了一种用于检测点云内的对象的系统。该系统获得表示由一个或多个传感器捕获的场景的传感器测量且包括场景中的三本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，包括：获得表示由一个或多个传感器捕获的场景的传感器测量的点云数据，所述点云数据包括场景中的多个三维点；基于场景中的三维点，确定多个二维提议位置；对于每个二维提议位置，从点云数据中二维提议位置附近的三维点生成特征表示；以及使用对象检测神经网络来处理二维提议位置的特征表示，所述对象检测神经网络被配置为生成识别场景中的对象的对象检测输出。2.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，每个三维点具有相应的(x，y)坐标，并且其中，基于场景中的三维点确定多个二维提议位置包括：从场景中的三维点的(x，y)坐标当中采样固定数量的二维提议位置。3.根据权利要求2所述的方法，其中，采样固定数量的二维提议位置包括：使用最远点采样来采样固定数量的二维提议位置。4.根据权利要求2所述的方法，其中，采样固定数量的二维提议位置包括：使用随机均匀采样来采样固定数量的二维提议位置。5.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，对于每个二维提议位置，从点云数据中二维提议位置附近的三维点生成特征表示包括：确定具有在提议位置的阈值半径内的(x，y)坐标的固定数量的点；以及从所采样的具有在所述提议位置的阈值半径内的(x，y)坐标的固定数量的点生成二维提议位置的特征表示。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述一个或多个传感器是自驾驶车辆的传感器，并且其中，确定所述提议位置的阈值半径内的固定数量的点包括：从具有在阈值半径内的(x，y)坐标的点中采样更多的第二数量的点；基于对自驾驶车辆操作的相对重要性来对第二数量的点进行排名；以及基于所述排名来选择所采样的第二数量的点的子集作为所确定的固定数量的点。7.根据权利要求6所述的方法，其中，基于对自驾驶车辆的操作的相对重要性来对第二数量的点进行排名包括：基于距自驾驶车辆的距离来对第二数量的点进行排名。8.根据权利要求5

【专利技术属性】
技术研发人员：J什伦斯，PAP阮，BJ凯恩，J严，W韩，BC杨，Y柴，P孙，Y周，X易，O阿尔沙里夫，陈智峰，V瓦苏德万，
申请(专利权)人：伟摩有限责任公司，
类型：发明
国别省市：