一种基于级联稀疏优化的三维占据感知方法及相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于三维场景占据感知技术领域，公开了一种基于级联稀疏优化的三维占据感知方法及相关装置；其中，所述三维占据感知方法包括：获取包含三维场景的二维图像；根据获取的所述二维图像，利用基于前向投影的三维编码器生成多尺度粗糙三维体素特征；利用基于后向投影的级联稀疏优化解码器，逐层逐尺度优化所述多尺度粗糙三维体素特征，获得精细优化后的三维体素特征；利用所述精细优化后的三维体素特征，生成三维占据感知结果。本发明专利技术公开的技术方案，考虑了三维场景的稀疏性，通过有效增强前景体素的特征增强了对三维环境的感知能力，能够获得更加准确的三维占据感知结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于三维场景占据感知，特别涉及一种基于级联稀疏优化的三维占据感知方法及相关装置。

技术介绍

1、占据感知结果可以提供关于周围环境更加细致和统一的表征，自动驾驶系统可利用占据感知结果实现更加精细的规划和控制；因此，提供更加全面的占据感知结果，是实现更高阶自动驾驶的必然要求。

2、对于三维占据感知任务而言，以往传统的技术方案是利用三维卷积密集地处理高分辨率的体素特征，这种方案需要消耗大量的计算显存且忽略了三维空间的稀疏性特征。目前，现有的先进技术方案中，意识到了三维空间的稀疏性特征，通过利用稀疏性的方法来处理三维体素的特征；解释性地，现有利用稀疏性的方法的核心思路是利用一个提议网络来筛选其中的非空体素，而后仅对非空体素的特征进行优化。上述现有利用稀疏性的方法中，往往仅采用一个单阶段的提议网络，并利用一个固定的阈值去筛选获得非空体素，导致这种方法无法有效处理不确定性区域的体素特征，且一阶段的筛选方法也导致提出的非空体素无法修改而出现累计误差的问题；另外，上述现有利用稀疏性的方法采用后向投影优化方法，会由于后续投影的歧义性，影响优化的质量。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于级联稀疏优化的三维占据感知方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于级联稀疏优化的三维占据感知方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的一种基于级联稀疏优化的三维占据感知方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的一种基于级联稀疏优化的三维占据感知方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的一种基于级联稀疏优化的三维占据感知方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的一种基于级联稀疏优化的三维占据感知方法，其特征在于，

7.根据权利要求5所述的一种基于级联稀疏优化的三维占据感知方...

【技术特征摘要】

1.一种基于级联稀疏优化的三维占据感知方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于级联稀疏优化的三维占据感知方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的一种基于级联稀疏优化的三维占据感知方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的一种基于级联稀疏优化的三维占据感知方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的一种基于级联稀疏优化的三维占据感知方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的一种基于级联稀疏优化的三维占据感知方法，其特征在于，

7.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏平，廖智民，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：