公开(公告)号：CN118823735A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410903974.4

申请日：2024-07-08

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 白翔 ,  刘哲 ,  侯京华

IPC: G06V20/58 ,  G06V20/64 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/082 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及一种基于DETR结构的三维目标检测方法、装置及系统。其方法部分主要包括：通过三维骨干网络提取输入点云的鸟瞰图特征，并基于鸟瞰图特征使用双重查询选择模块获取初始检测查询；在解码器中通过可变形格点注意力来进行查询与鸟瞰图特征的交互，得到增强后的查询特征，基于增强后的查询特征，通过多层前馈网络进行三维目标检测结果的预测；基于预测的检测结果，通过在DETR结构的三维检测器训练时匈牙利匹配的分类代价中引入回归框质量评价，来进一步提升三维检测器的检测效果。本发明最终可以取得相比于非DETR结构检测器更加优秀的三维目标检测性能。

公开(公告)号：CN118918577A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410935345.X

申请日：2024-07-12

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 白翔 ,  刘哲 ,  侯京华 ,  王新宇 ,  赵恒爽

IPC: G06V20/64 ,  G06V10/44 ,  G06N3/044 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及一种三维目标检测方法、装置及系统。其方法部分主要包括：将初始三维体素特征按照基于窗口的三维体素划分方式进行划分，得到第一阶段的三维体素特征；将第一阶段的三维体素特征通过三维描述子进行局部的特征提取，得到第二阶段的三维体素特征；将第二阶段的三维体素特征通过扩散和合并来进行特征生成，得到第三阶段的三维体素特征；将第三阶段的三维体素特征经过基于窗口划分和线性分组循环神经网络的骨干网络进行特征提取，得到第四阶段的三维体素特征；将第四阶段的三维体素特征通过鸟瞰图骨干网络和检测头进行处理，得到最终的检测结果。本发明在三维目标检测任务中表现出更优异的性能，为该领域提供了新的理论和技术支持。