【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于点云检测，具体涉及一种全稀疏点云检测模型构建方法、检测方法、设备及介质。
技术介绍
1、点云检测技术凭借其精确的3d环境感知和物体识别能力，在众多关键领域中扮演着至关重要的角色。在自动驾驶领域，它助力车辆精准感知周边环境，实现安全可靠的行驶决策；在机器人导航中，为机器人提供实时的环境信息，使其能够高效地完成任务；在建筑工程、无人机测绘等领域，可实现对复杂场景的精确建模和测量；在公共安全和医疗健康领域，也为相关应用提供了有力的技术支持。该技术不仅显著提升了各领域系统的智能化和自动化水平，还极大地提高了工作效率并增强了安全性。
2、随着深度学习技术的不断进步，点云检测技术在学术界和工业界得到了广泛的应用与发展。现有的点云检测技术依据预测方式的不同，主要可分为密集预测和稀疏预测两种类型。点云具有稀疏性和无序性的特点，点云数据主要分布在目标的表面，因此目标的存在中心特征缺失的问题，密集预测技术通过3d稀疏卷积(sparse conv)和2d卷积进行中心特征扩散，得到点云的中心特征，基于中心特征进行预测检测框位置和类别。...
【技术保护点】
1.一种全稀疏点云检测模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种全稀疏点云检测模型构建方法，其特征在于，所述接收采集到的初始点云数据，对所述初始点云数据进行体素化处理得到结构化点云数据包括：
3.根据权利要求2所述的一种全稀疏点云检测模型构建方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的一种全稀疏点云检测模型构建方法，其特征在于，所述对三维体素网格特征进行多尺度特征提取和特征融合，得到点云特征包括：
5.根据权利要求4所述的一种全稀疏点云检测模型构建方法，其特征在于，所述将各尺度的点云特征逐级向...
【技术特征摘要】
1.一种全稀疏点云检测模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种全稀疏点云检测模型构建方法，其特征在于，所述接收采集到的初始点云数据，对所述初始点云数据进行体素化处理得到结构化点云数据包括：
3.根据权利要求2所述的一种全稀疏点云检测模型构建方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的一种全稀疏点云检测模型构建方法，其特征在于，所述对三维体素网格特征进行多尺度特征提取和特征融合，得到点云特征包括：
5.根据权利要求4所述的一种全稀疏点云检测模型构建方法，其特征在于，所述将各尺度的点云特征逐级向上采样合并，生成融合特...
【专利技术属性】
技术研发人员：安超，季凌巧，朱菲婷，
申请(专利权)人：亿咖通湖北技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。