【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于点云处理，具体地说是涉及一种基于空间自适应稀疏卷积的三维目标检测方法。
技术介绍
1、自动驾驶旨在利用激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器感知车辆周围环境信息，使车辆可以不借助人工而智能安全地行驶，三维目标检测则是自动驾驶感知系统中重要的一环，其中一种主流方法是使用三维稀疏卷积作为骨干网络的体素化方法，对于输入的点云空间将其网格体素化，这样一些体素就包含了多个点云，利用随机采样控制非空体素内点云的数量，然后利用全连接层将体素内多个点的特征转换为一个特征向量表示，利用三维稀疏卷积对三维的体素空间提取特征，最后使用区域生成网络根据学习到的特征在原空间中找到物体所在检测框与对应类别。
2、基于三维稀疏卷积的方法应用广泛，其目标检测精度相比于使用点级特征提取与点云俯视图二维卷积特征提取的精度有较大提升，但也有其缺陷。三维稀疏卷积通常使用子流形稀疏卷积与常规稀疏卷积，子流形稀疏卷积用以减少计算开销，但是只在输入体素位置处输出特征，这会导致卷积核缺乏感受野，周围的体素信息没有得到交流。常规稀疏卷积虽然像二维卷积一样保证了足...
【技术保护点】
1.一种基于空间自适应稀疏卷积的三维目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于空间自适应稀疏卷积的三维目...
【专利技术属性】
技术研发人员：张萍，胡靖璟，彭思懿，邱辰昊，高椿明，
申请(专利权)人：电子科技大学深圳高等研究院，
类型：发明
国别省市：
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