【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶感知，具体指一种基于类增强和几何增强的三维目标检测方法。
技术介绍
1、目标检测是自动驾驶系统中的重要任务之一。搭载激光雷达、多摄像头系统等技术的车辆，可以捕捉丰富的数据，使车辆能够准确感知周围环境。激光雷达lidar点云由于能够捕捉场景中物体的3d结构及其灵活的数据结构而受到了极大的关注。然而目前的lidar分辨率有限，导致不同距离的点云密度不均匀。此外，物体之间的相互遮挡形成的缺失点限制了物体几何信息的完整描述。因此，基于激光点云的目标检测仍然是一项具有挑战性的任务。
2、基于激光雷达的三维物体检测方法可分为三个分支：基于体素的、基于点的和基于点体素的；以voxelnet为代表的基于体素的方法将点云转换为体素表示，然后使用2d或3d卷积方法进行特征学习；以pointnet/pointnet++为代表的基于点的方法直接在点云上执行特征学习，然后使用特定的算子进行特征聚合；基于点体素的方法结合基于体素和基于点的方法的优势，以达到高精度的检测效果。
3、典型的基于点三维物体检测器由两个主要组件...
【技术保护点】
1.一种基于类增强和几何增强的三维目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于类增强和几何增强的三维目标检测方法，其特征在于，步骤三具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于类增强和几何增强的三维目标检测方法，其特征在于，步骤四具体过程如下：
4.根据权利要求3所述的基于类增强和几何增强的三维目标检测方法，其特征在于，所述类别增强的多重采样CEMS模块的采样过程具体如下：
5.根据权利要求4所述的基于类增强和几何增强的三维目标检测方法，其特征在于，所述步骤五具体过程为：对保留的512个点的25...
【技术特征摘要】
1.一种基于类增强和几何增强的三维目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于类增强和几何增强的三维目标检测方法，其特征在于，步骤三具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于类增强和几何增强的三维目标检测方法，其特征在于，步骤四具体过程如下：
4.根据权利要求3所述的基于类增强和几何增强的三维目标检测方法，其特征在于，所述类别增强的多重采样cems模块的采样过程具体如下：
5.根据权利要求4所述的基于类增强和几何增强的三维目标检测方法，其特征在于，所述步骤五具体过程为：对保留的512个点的256维特征使用mlp预测一个相对于质心的偏移量；基于偏移量将这512个点往质...
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