【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及点云处理，具体地涉及一种目标检测方法、目标检测装置、一种电子设备以及一种存储介质。
技术介绍
1、随着自动驾驶技术的火热，三维目标检测作为场景理解的关键任务也受到越来越多的关注。三维目标检测旨在预测三维空间中关键对象(例如汽车、行人、骑自行车者)的位置、大小、方向和类别。与图像相比，激光雷达点云包含了更多的几何和语义信息，并且不受光照条件的限制，这使其成为主流三维目标检测算法的输入数据。
2、点云数据是非结构化的，因此不能直接使用标准卷积，需要对点云进行有效的编码。目前主要的编码方式有：基于点的方法、基于体素的方法、基于点-体素的方法。基于点的方法需要对点云中的每个点进行操作，并利用置换不变算子(如多层感知器)聚合逐点特征，这会带来很大的计算开销。基于体素的方法对点云进行体素化，然后经三维卷积提取特征。由于三维稀疏卷积的提出大大提高了网络的推理速度，进而基于体素的方法成为目前主流算法的首选。虽然可以保证速度，但在体素下采样过程中会丢失某些区域的几何信息。为了弥补体素方法丢失的几何信息，出现了基于点-体素的方法，...
【技术保护点】
1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，对所述点云数据进行多层反射强度鸟瞰图编码，并采用由上/下采样模块、卷积模块和连接层构成的反射强度鸟瞰图特征提取网络从编码结果中提取反射强度鸟瞰图特征，包括：
3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，对所述点云数据进行三维体素编码，并采用由编码层、卷积模块和转换模块构成的三维体素特征提取网络从编码结果中提取三维体素特征，包括：
4.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，将所述反射强度鸟瞰图特征和所述三维体素特征融合后，...
【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，对所述点云数据进行多层反射强度鸟瞰图编码，并采用由上/下采样模块、卷积模块和连接层构成的反射强度鸟瞰图特征提取网络从编码结果中提取反射强度鸟瞰图特征，包括：
3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，对所述点云数据进行三维体素编码，并采用由编码层、卷积模块和转换模块构成的三维体素特征提取网络从编码结果中提取三维体素特征，包括：
4.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，将所述反射强度鸟瞰图特征和所述三维体素特征融合后，采用由特征提取子网络、多尺度子网络和卷积层构成第一阶段检测头对融合结果进行检测，得到三维区域建议，包括：
5.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，采用三维体素感兴...
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