【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及三维计算机视觉，具体的是一种场景和查询点联合更新的3d目标检测方法及系统。
技术介绍
1、随着激光雷达和深度摄像机的广泛应用，三维点云数据的获取变得日益便捷。这些数据为自动驾驶、机器人技术和增强现实等领域中的三维场景理解提供了丰富的几何信息。在三维场景理解任务中，三维室内目标检测作为基础任务，备受学术界和工业界的关注。当前的三维室内目标检测方法大致可分为三类：基于投票的方法、基于扩展的方法和基于detr的方法。基于投票的方法利用投票机制将曲面点移动到对象中心，并通过聚类生成查询点。这类方法虽然在三维目标检测中取得了显著的成果，但其投票机制以类别无关的方式执行，容易导致相邻但属于不同类别的移位点被分组，从而限制了模型的检测能力。基于扩展的方法采用生成式稀疏解码器，通过具有相同语义预测的对象表面体素特征生成高质量的建议。相比基于投票的方法，这类方法考虑了体素内部语义的一致性，性能更为优异。然而，其对提案生成模块的依赖，以及涉及大量手动设置的阈值，限制了模型的通用性和可扩展性。基于detr的方法在三维目标检测中显示出强大的性能。...
【技术保护点】
1.一种场景和查询点联合更新的3D目标检测方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种场景和查询点联合更新的3D目标检测方法，其特征在于，所述将点云数据输入至预先建立的特征提取器内，进行点云特征的编码的过程：
3.根据权利要求2所述的一种场景和查询点联合更新的3D目标检测方法，其特征在于，所述点云数据通过最远点采样得到场景点Pseed，场景点使用k近邻和多层感知机来聚合周围点的特征，作为下一阶段的输入点云重复两次；
4.根据权利要求1所述的一种场景和查询点联合更新的3D目标检测方法，其特征在于，所述预先建立的交...
【技术特征摘要】
1.一种场景和查询点联合更新的3d目标检测方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种场景和查询点联合更新的3d目标检测方法，其特征在于，所述将点云数据输入至预先建立的特征提取器内，进行点云特征的编码的过程：
3.根据权利要求2所述的一种场景和查询点联合更新的3d目标检测方法，其特征在于，所述点云数据通过最远点采样得到场景点pseed，场景点使用k近邻和多层感知机来聚合周围点的特征，作为下一阶段的输入点云重复两次；
4.根据权利要求1所述的一种场景和查询点联合更新的3d目标检测方法，其特征在于，所述预先建立的交互式状态空间模型描述系统状态h(t)的演化，并基于系统输入x(t)预测未来状态h(t)和系统输出y(t)，系统的定义如下：
5.根据权利要求4所述的一种场景和查询点联合更新的3d目标检测方法，其特征在于，所述预先建立的交互式状态空间模型内，对于每个状态点预测旋转的3d边界框，再计算场景点和边界框的8个顶点之间的相对偏移...
【专利技术属性】
技术研发人员：张天柱，李航，王楚鑫，杨文飞，
申请(专利权)人：深空探测实验室天都实验室，
类型：发明
国别省市：
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