公开(公告)号：CN114255238A

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202111423794.9

申请日：2021-11-26

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 饶云波 ,  杨泽雨 ,  曾少宁 ,  牟洪雨 ,  郑伟斌 ,  王发新

IPC: G06T7/10 ,  G06T7/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种融合图像特征的三维点云场景分割方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，能够实现二维图像和三维点云的有效融合，以及对三维场景的精准分割；该方法包括：S1、获取包括图像的二维数据、点云数据、深度数据并根据获取的数据计算得到场景图像与点云的关联关系；S2、对二维数据进行特征提取得到高维度的待融合特征图；S3、将待融合特征图和点云数据按照融合策略进行融合得到融合点云数据；融合策略包括：通过搜寻与某一点云数据邻近的像素，将该像素对应特征扭曲到该点云数据上；S4、将融合点云数据输入三维分割网络中进行特征提取，从而获得所需要的全局与局部的语义信息。本发明提供的技术方案适用于三维点云处理的过程中。

公开(公告)号：CN114241188A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111425402.2

申请日：2021-11-26

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 饶云波 ,  牟洪雨 ,  曾少宁 ,  杨泽雨 ,  王发新 ,  郑伟斌

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种平滑传递语义信息的多尺度目标检测方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，能够改善或防止深层网络的退化，完整高效地提取图像特征，使得像素分类更加准确；该方法包括：S1、构建将ReLU层置于卷积层之前的残差块；S2、采用S1的残差块构建第一阶段主干网络；S3、用第一阶段主干网络对图像进行特征提取得到特征图；S4、将S3中得到的特征图输入第二阶段目标检测网络中进行处理，得到区域建议；S5、将区域建议映射到特征图上获得感兴趣区域，并通过ROI Align处理得到目标检测结果；第二阶段目标检测网络整合了引入平衡系数的交叉熵损失函数；残差块的卷积层在卷积过程中进行特征图像切割再重组操作。

公开(公告)号：CN114255238B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202111423794.9

申请日：2021-11-26

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 饶云波 ,  杨泽雨 ,  曾少宁 ,  牟洪雨 ,  郑伟斌 ,  王发新

IPC: G06T7/10 ,  G06T7/50 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供了一种融合图像特征的三维点云场景分割方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，能够实现二维图像和三维点云的有效融合，以及对三维场景的精准分割；该方法包括：S1、获取包括图像的二维数据、点云数据、深度数据并根据获取的数据计算得到场景图像与点云的关联关系；S2、对二维数据进行特征提取得到高维度的待融合特征图；S3、将待融合特征图和点云数据按照融合策略进行融合得到融合点云数据；融合策略包括：通过搜寻与某一点云数据邻近的像素，将该像素对应特征扭曲到该点云数据上；S4、将融合点云数据输入三维分割网络中进行特征提取，从而获得所需要的全局与局部的语义信息。本发明提供的技术方案适用于三维点云处理的过程中。