【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉和模式识别，尤其涉及一种可变形注意力的三维点云目标检测方法、系统和设备。
技术介绍
1、三维目标检测任务是自动驾驶，机器人导航，以及人脸识别等领域的关键技术，它需要从三维空间中检测出目标的类别，位置和航向角等信息。
2、近年来，车辆作为城市交通场景中的重要对象，基于点云的室外场景三维目标检测任务也受到了越来越多研究者的关注。常见的三维目标检测可分为一阶段方法和二阶段方法。一阶段方法如yan等人在“sensor”期刊上发表的文章《second:sparsely embeddedconvolutional detection》，通过使用三维稀疏卷积层提取三维网格的特征，之后将其转化至鸟瞰图视角下之后使用二维卷积层生成检测结果，此类方法虽然检测效率较高，但检测精度低于二阶段方法。二阶段的方法如shi等人在“the aaai conference onartificial intelligence.2021”会议提出的《voxel r-cnn:towards high performancevoxel-bas...
【技术保护点】
1.一种可变形注意力的三维点云目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种可变形注意力的三维点云目标检测方法，其特征在于，点云数据包括训练数据与测试数据，对训练数据增强处理后，并对增强处理后的训练数据与测试数据进行体素化处理；
3.根据权利要求1所述的可变形注意力的三维点云目标检测方法，其特征在于，三维体素特征通过以下公式提取：
4.根据权利要求1所述的可变形注意力的三维点云目标检测方法，其特征在于，对预处理后的点云数据，提取三维体素特征，对体素特征提取点云特征，根据点云特征预测候选框类别，检测框尺寸以及航...
【技术特征摘要】
1.一种可变形注意力的三维点云目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种可变形注意力的三维点云目标检测方法，其特征在于，点云数据包括训练数据与测试数据，对训练数据增强处理后，并对增强处理后的训练数据与测试数据进行体素化处理；
3.根据权利要求1所述的可变形注意力的三维点云目标检测方法，其特征在于，三维体素特征通过以下公式提取：
4.根据权利要求1所述的可变形注意力的三维点云目标检测方法，其特征在于，对预处理后的点云数据，提取三维体素特征，对体素特征提取点云特征，根据点云特征预测候选框类别，检测框尺寸以及航向角，获得候选框，包括以下步骤：将三维稀疏特征图的z轴进行压缩，得到鸟瞰图视角下的二维特征图，再对鸟瞰图视角下的二维特征图采用二维卷积层，获得候选框，根据候选框得到类别预测，检测框尺寸预测以及航向角的预测结果；
5.根据权利要求1所述的可变形注意力的三维点云目标检测方法，其特征在于，对候选框利用后处理算法过滤生成的候选框，作为感兴趣区域，包括以下步骤：采用置信度过滤算法，过滤掉分类置信...
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