一种目标检测方法、系统及挖掘机技术方案

本申请公开了一种目标检测方法、系统及挖掘机，通过获取待检测目标的点云数据，并且将点云数据输入点云目标检测模型，以得到待检测目标的位置信息；其中点云目标检测模型包括：点云柱特征提取模块、注意力模块和目标检测模块，分别用于对点云数据进行平面特征融合编码以得到稀疏伪图，对稀疏伪图进行特征提取以得到待检测目标的深层特征图，对深层特征图进行目标检测，以得到待检测目标的位置信息；其中注意力模块为基于移动窗口的自注意力模块；即通过获取待检测目标的点云数据，并对该点云数据进行特征提取以得到稀疏伪图，并且利用基于移动窗口的自注意力模块对稀疏伪图进行全局特征的深层次提取，以提高目标检测的精度。以提高目标检测的精度。以提高目标检测的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种目标检测方法、系统及挖掘机


[0001]本申请涉及挖掘机自动作业
，具体涉及一种目标检测方法、系统及挖掘机。

技术介绍

[0002]目前，3D目标检测算法在自动驾驶感知中应用广泛。按照使用的传感器来分，3D目标检测方法可以分为基于激光点云的方法，基于单目图像的方法，基于双目图像的方法，以及基于多类型传感器(激光雷达和摄像头)融合的方法。
[0003]PointPillars是一种基于激光点云的3D目标检测算法。它首先把点云映射到鸟瞰图平面上均匀划分的小格(Pillar)中，然后通过Pointnet提取每个小格(Pillar)内点云的特征，形成浅层特征图。浅层特征图输入到多层2D卷积构成的主干网络后得到深层特征图。深层特征图后接SSDDetection Head，最后经过非极大值抑制算法后，输出3D检测框。然而，PointPillars算法对点云的特征提取仍然不够准确。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种目标检测方法、系统及挖掘机，通过对PointPillars本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：获取待检测目标的点云数据；以及将所述点云数据输入点云目标检测模型，以得到所述待检测目标的位置信息；其中，所述点云目标检测模型包括：点云柱特征提取模块、注意力模块和目标检测模块；所述点云柱特征提取模块用于对所述点云数据进行平面特征融合编码，以得到稀疏伪图；所述注意力模块用于对所述稀疏伪图进行特征提取，以得到所述待检测目标的深层特征图；其中，所述注意力模块包括基于移动窗口的自注意力模块；所述目标检测模块用于对所述深层特征图进行目标检测，以得到所述待检测目标的位置信息。2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述注意力模块包括：三个所述基于移动窗口的自注意力模块；其中，三个所述基于移动窗口的自注意力模块的深度依次为2、6和2，三个所述基于移动窗口的自注意力模块的注意力头数依次为2、4和8。3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述对所述点云数据进行平面特征融合编码，以得到稀疏伪图包括：将所述点云数据在多个坐标平面上的特征进行融合编码，以得到融合特征；以及将所述融合特征转化为所述稀疏伪图。4.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述对所述深层特征图进行目标检测，以得到所述待检测目标的位置信息包括：采用单步检测算法对所述深层特征图进行目标检测，以得到所述待检测目标的位置信息。5.根据权利要求1
‑
4中任一项所述的目标检测方法，其特征在于，所述待检测目标包括自卸车的车斗；其中，所述获取待检测目标的点云数据包括：获取所述自卸车的点云数据；其中，所述自卸车的点云数据包括所述自卸车的车斗的点云数据；所述对所述深层特征图进行目标检测，以得到所述待检...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁浩东，何勇，崔帅，
申请(专利权)人：三一重机有限公司，
类型：发明
国别省市：