[發明專利]一種物體檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201910290188.0
• 申請日: 2019-04-11
• 公開（公告）號: CN110059608B
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發明（設計）人: 陳逸倫;劉樞;沈小勇;戴宇榮;賈佳亞
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04
• 代理公司: 深圳翼盛智成知識產權事務所(普通合伙) 44300
• 代理人: 黃威

1.一種物體檢測方法，其特征在于，包括：

獲取場景的點云，所述點云包括點的位置信息；

將所述點云映射到三維體素表示，得到三維體素的特征信息；

對所述三維體素的特征信息進行卷積操作，得到卷積特征集；

基于所述卷積特征集獲取候選物體區域、以及候選物體區域的初始定位信息；

從所述點云中選擇位于候選物體區域內的目標點；

對所述目標點的位置信息、以及目標卷積特征信息進行融合，得到融合特征信息；

對所述目標點的目標卷積特征信息進行降維處理，得到目標點的特征權重；

基于所述特征權重對所述融合特征信息進行特征運算，得到運算后特征信息；

對所述運算后特征信息進行下采樣操作，得到候選物體區域的區域特征信息；

基于所述區域特征信息預測所述候選物體區域相對于真實物體區域的定位偏移信息，得到預測定位偏移信息；

基于所述預測定位偏移信息對所述候選物體區域的初始定位信息進行修正，得到調整后物體區域的定位信息，其中，所述目標卷積特征信息為所述卷積特征集中與目標點位置對應的卷積特征信息。

2.如權利要求 1所述的物體檢測方法，其特征在于，基于所述特征權重對所述融合特征信息進行特征運算，得到運算后特征信息，包括：

對所述融合特征信息的特征維度進行升維處理，得到處理后特征信息；

基于所述特征權重對所述處理后特征信息進行特征運算，得到運算后特征信息。

3.如權利要求1所述的物體檢測方法，其特征在于，對所述目標點的目標卷積特征信息進行降維處理，得到目標點的特征權重，包括：

對所述目標點的目標卷積特征信息進行降維處理，得到目標點的初始特征權重；

基于激活函數對所述初始特征權重進行處理，得到目標點的特征權重。

4.如權利要求1所述的物體檢測方法，其特征在于，對所述三維體素的特征信息進行卷積操作，得到卷積特征集，包括：

對所述三維體素的特征信息進行三維卷積運算，得到三維體素的三維卷積特征信息；

對所述三維體素的三維卷積特征進行二維卷積運算，得到卷積特征集。

5.如權利要求4所述的物體檢測方法，其特征在于，對所述三維體素的特征信息進行三維卷積運算，包括：采用候選區域網絡中的三維卷積網絡對所述三維體素的特征信息進行三維卷積運算；其中，所述候選區域網絡還包括與所述三維卷積網絡連接的二維卷積網絡，所述二維卷積網絡包括多個依次連接的卷積塊；

對所述三維體素的三維卷積特征進行二維卷積運算，得到卷積特征集，包括：

采用所述卷積塊依次對所述三維卷積特征進行二維卷積運算；

將每個卷積塊輸出的卷積特征進行融合，得到卷積特征集。

6.如權利要求5所述的物體檢測方法，其特征在于，將每個卷積塊輸出的卷積特征進行融合，得到卷積特征集，包括：

對所述二維卷積網絡中其他卷積塊輸出的卷積特征進行反卷積處理，得到反卷積特征，所述反卷積特征與第一個卷積塊輸出的卷積特征的尺寸相同，其中，卷積塊為所述二維卷積網絡中除第一個卷積塊之外的其他卷積塊；

將第一個卷積塊輸出的卷積特征與其他卷積塊的反卷積特征進行融合，得到卷積特征集。

7.如權利要求1所述的物體檢測方法，其特征在于，基于所述卷積特征集獲取候選物體區域、以及候選物體區域的初始定位信息，包括：

基于所述卷積特征集預測三維體素對應的定位偏移信息和物體類型，其中，所述定位偏移信息為所述三維體素對應的參考物體區域相對于真實物體區域的初始定位偏移信息；

基于所述初始定位偏移信息和物體類型對參考物體區域進行調整，得到候選物體區域、以及候選物體區域的初始定位信息。