[發明專利]一種基于點云數據的目標檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 202010535697.8
• 申請日: 2020-06-12
• 公開（公告）號: CN111860493A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 李智超;王乃巖
• 申請（專利權）人: 北京圖森智途科技有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于點云數據的目標檢測方法，其特征在于，包括：

獲得原始點云數據和初始目標檢測網絡輸出的各初始目標檢測框，并獲得各初始目標檢測框信息；

從所述原始點云數據中提取各初始目標檢測框周圍預設框范圍內的點云；

根據各初始目標檢測框內原始點云數據中的點、初始目標檢測框外預設框范圍內的點云中的點以及各初始目標檢測框信息，生成神經網絡的輸入數據；

將所述輸入數據輸入到預先訓練的神經網絡中進行處理，根據預先訓練的神經網絡的輸出得到各初始目標檢測框對應的檢測框結果和目標類別結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，從所述原始點云數據中提取各初始目標檢測框周圍預設框范圍內的點云，包括：

獲得預先設置的框倍率，所述框倍率大于1；

根據各初始目標檢測框和所述框倍率，確定各預設框范圍，并從所述原始點云數據中提取各預設框范圍內的點云。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，從所述原始點云數據中提取各初始目標檢測框周圍預設框范圍內的點云，包括：

獲得預先設置的框擴大量；所述框擴大量為預先設置的擴大長度、擴大面積或擴大體積；

根據各初始目標檢測框和所述框擴大量，確定各預設框范圍，并從所述原始點云數據中提取各預設框范圍內的點云。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述神經網絡的輸入數據包括待處理的點數據和各初始目標檢測框的表達信息；所述初始目標檢測框信息和所述表達信息至少包括初始目標檢測框的尺寸范圍信息；所述待處理的點數據包括待處理的點位置；

所述根據各初始目標檢測框內原始點云數據中的點、初始目標檢測框外預設框范圍內的點云中的點以及各初始目標檢測框信息，生成神經網絡的輸入數據，包括：

根據各初始目標檢測框內原始點云數據中的點、初始目標檢測框外預設框范圍內的點云中的點以及各初始目標檢測框的尺寸范圍信息，確定各初始目標檢測框的表達信息；

生成至少包含各待處理的點位置以及各初始目標檢測框的表達信息的神經網絡的輸入數據。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述初始目標檢測框信息和所述表達信息還包括初始目標檢測框中心點信息和朝向信息。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據各初始目標檢測框內原始點云數據中的點、初始目標檢測框外預設框范圍內的點云中的點以及各初始目標檢測框的尺寸范圍信息，確定各初始目標檢測框的表達信息，包括：

根據各初始目標檢測框的尺寸范圍信息，在各初始目標檢測框中生成均勻填充于各初始目標檢測框的虛擬點作為各初始目標檢測框的表達信息；

所述方法還包括：

分別為各初始目標檢測框內原始點云數據中的點、所述虛擬點以及初始目標檢測框外預設框范圍內的點云中的點分配預設的點類型值。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據各初始目標檢測框的尺寸范圍信息，在各初始目標檢測框中生成均勻填充于各初始目標檢測框的虛擬點作為各初始目標檢測框的表達信息，包括：

根據各初始目標檢測框的尺寸范圍信息，獲得各初始目標檢測框對應的虛擬點的間隔；

根據各初始目標檢測框對應的虛擬點的間隔，在各初始目標檢測框中生成均勻填充于初始目標檢測框的虛擬點作為各目標檢測框的表達信息。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，將所述輸入數據輸入到預先訓練的神經網絡中進行處理，根據預先訓練的神經網絡的輸出得到各初始目標檢測框對應的檢測框結果和目標類別結果，包括：

將各初始目標檢測框內原始點云數據中的點、虛擬點以及初始目標檢測框外預設框范圍內的點云中的點和各自對應的點類型值輸入到預先訓練的神經網絡中進行處理，根據預先訓練的神經網絡的輸出得到各初始目標檢測框對應的檢測框結果和目標類別結果。