基于前景点筛选的三维目标检测方法、系统、设备、介质

专利主权项内容

1.一种基于前景点筛选的三维目标检测方法，其特征在于，包括如下操作：S1、获取目标的初始点云数据，所述初始点云数据经特征提取处理，得到特征点云数据；S2、将所述特征点云数据中，每个特征点云进行特征分类处理，得到的所有特征点云，以及每个特征点云对应的像素分类类别，形成了特征点云分类集；基于所述特征点云分类集，对所述初始点云数据进行分类特征补充，得到复合点云数据；S3、对所述复合点云数据进行体素划分处理，得到同一体素内多个复合点云的多体素数据；所述多体素数据经特征信息聚合处理，得到聚合多体素数据；所述聚合多体素数据经特征卷积处理，得到二维特征图；S4、基于所述特征点云分类集中的前景点信息，对二维特征图进行类别感知高斯掩码分配处理，得到特征权重分布图；所述特征权重分布图与二维特征图相乘，得到待检特征图；所述类别感知高斯掩码分配处理的操作具体为：所述二维特征图中，分别以每个前景点为中心，每个前景点对应掩码半径为搜索半径，对搜索范围内的点进行权重值分配，得到的所有初始权重值分布图，形成了初始权重值分布图集；将初始权重值分布图集中，同一个点在不同初始权重值分布图上的多个权重值的乘积，作为对应点的特征权重，得到所述特征权重分布图；S5、所述待检特征图经语义分割处理，得到分类检测结果。