CN114241225B 一种端到端生成建议框的自底向上的三维目标检测方法 （南京信息工程大学）_第1页
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一种端到端生成建议框的自底向上的三维本发明公开了一种端到端生成建议框的自点级语义特征；然后Shell-based方法计算建议2(1)通过Ballk-means聚类算法处理原始点云获取聚类中心，将所述原始点云划分为(2)将每一个球形类簇里边的原始点云输入到PointNet编码解码器中，获得每一个输r123为半径的三个同心球划分为(6)通过总损失函数L,进行Shell-based分类回归得到最终的几何中心，预测置信度，2.根据权利要求1所述的三维目标检测方法，其特征在k-means聚类算法处理原始点云获取聚类中心具在球坐标系下，聚类中心O(xO,yO,zO)的球坐标表示为o(ro,co,po),O(xO,yO,zO)与xo=rosincocosqo,yo=rosinaosinqo,zo=rocosao3在指定Shell内，进一步位置细化在沿x，y和z轴与真实值残差可以表示其中，Fcts是二元交叉熵损失，smi"值，是几何中心O'坐标属于哪一个Shell的预测值，Freg表示Smooth-L1损失，4IoU表示边框损失函数，IoU表示BBox(Boundingdir分别表示置信度损失、定位损失、分类损失、方向角损失、5[0007](1)通过Ballk-means聚类算法处理原始点云获取聚类中心，将所述原始点云划[0008](2)将每一个球形类簇里边的原始点云输入到PointNet编码和解码器中，获得每622与o(ro,ao,po)的映射关系通过如下公式表示：[0022]xo=rosingocosqo,y7表示残差部分的真实值，表示残差部分的预测值；8Lconr,LiocrLes,Lair,Lsnoll分别表示置信度损失，定位损失，分类损失，方向角损失，[0049](1)对于输入的原始点云，本发明首先采用一种无界的快速自适应精确Ballk-[0056]图5为端到端生成建议框的自底向上的三维目标检测方法在自动驾驶领域的实施[0059]图1示出了一种端到端生成建议框的自底向上的三维目标检测方法的示例性基础9地，将每一个球形类簇里边的PointCloud输入到PointNet编码和解码器中(PointNet编码[0062]进一步地，分别进行Shell-based获取建议框的中心点坐标和前景点语义分割的进行特征融合，这样，同时包含了局部特征和全局特征。随后，对融合后的特征经过[0074]使用近邻球形类簇可大大缩减一个球形类簇内的点在下一次的迭代中的距离计r12zO)与o(ro,ao.o)的映射关系可以通过如[0079]xo=rosincocosqo,yo=rosinaosinqo,zO＝rOcosαO[0098]OT=sigLconr,iocvLes,Lair,Lshell分别表示置信度损失，定

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