基于深度学习的3D点云的对象检测和实例分割
- 专利权人:
- 普罗马顿控股有限责任公司
- 发明人:
- F·加兹维尼安赞贾尼,T·奇里希,F·T·C·克莱森
- 申请号：
- CN202080064691.5
- 公开号：
- CN114401666A
- 申请日:
- 2020.07.15
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2022
- 代理人:
- 摘要：
- 描述了一种点云中对象检测的方法，该方法可以包括：由第一神经网络类型确定点云的第一特征，该点云包括表示一个或多个对象的点，该第一特征限定每个点的几何信息，该第一网络类型被配置为接收点云点；由第二dnn类型使用第一特征确定第二点云特征，该第二特征限定关于点云在均匀3D网格的节点的位置处的局部几何信息，节点均匀分布在点云的3D空间中；使用第二特征生成一个或多个对象提案，对象提案限定围绕3D网格的节点定位的3D边界框，该3D边界框限定3D锚点，第三dnn类型确定该3D锚点的分数。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
