一种基于时序选择的目标感知方法及装置
摘要文本
本发明公开了一种基于时序选择的目标感知方法及装置,基于时序选择机制,判断时序点云数据的目标掩码图中是否存在当前时刻点云数据中未检测出的目标,选择出有效的时序点云数据,并基于一个时序特征自学习网络单元,自适应的和当前点云特征互补融合,利用融合后的特征检测生成目标感知信息。本发明通过仿射变换矩阵将当前时刻和历史时序点云数据进行空间对齐,利用位置预测网络单元获取对齐后点云数据的带有目标初始位置信息的索引特征,并对高斯滤波后的索引特征采用局部最大值判断方式进一步生成目标掩码图。本发明利用有效时序特征互补,解决现有的感知方法不能连续准确检测出扫描不完整或缺失点云目标的问题,提升自动驾驶安全性能。
申请人信息
- 申请人:之江实验室
- 申请人地址:311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室
- 发明人: 之江实验室
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于时序选择的目标感知方法及装置 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202311299185.6 |
| 申请日 | 2023/10/9 |
| 公告号 | CN117037120B |
| 公开日 | 2024/2/9 |
| IPC主分类号 | G06V20/58 |
| 权利人 | 之江实验室 |
| 发明人 | 黄倩; 朱永东; 赵志峰; 刘云涛; 李道勋; 黄崇栋 |
| 地址 | 浙江省杭州市余杭区文一西路1818号人工智能小镇10号楼 |
专利主权项内容
1.一种基于时序选择的目标感知方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤一:获取包含道路信息的当前时刻和N个历史时刻的激光雷达时序点云数据;步骤二:将N个历史时刻的时序点云数据与当前时刻的点云数据进行空间对齐;步骤三:对于空间对齐后的点云数据,提取点云中间特征并经过一个位置预测网络单元获取带有目标初始位置信息的索引特征,对索引特征进行高斯滤波后采用局部最大值判断方式生成点云数据的目标掩码图;步骤四:利用当前时刻点云数据和时序点云数据的目标掩码图做逻辑与操作,判断目标掩码图中是否存在当前时刻点云数据中未检测出的目标,选择出有效时序点云数据;步骤五:将当前时刻点云数据的中间特征和有效时序点云数据的中间特征按通道方向进行拼接,并将拼接后的特征经过一个时序特征自学习网络单元,学习通道特征的时序内权重和时序间权重;将时序内权重分别与对应的通道特征进行加权,获得时序内特征,将时序间权重分别与所有其他的通道特征进行加权求和,获得时序间特征,将时序内特征和时序间特征进行融合得到互补特征,将互补特征经过一个检测头,生成目标感知信息。