西安电子科技大学王笛获国家专利权
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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于目标重采样的单阶段三维点云目标检测方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116229415B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310042194.0,技术领域涉及:G06V20/58;该发明授权基于目标重采样的单阶段三维点云目标检测方法是由王笛;刘帅;田玉敏;万波;王泉;何立火;罗雪梅;王义峰;安玲玲;潘蓉设计研发完成,并于2023-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于目标重采样的单阶段三维点云目标检测方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于目标重采样的单阶段三维点云目标检测方法,主要解决现有技术对简单点云目标和困难点云目标关注度不平衡的问题。其实现方案是:获取点云数据并划分数据集;对训练集点云数据依次进行数据增强和目标重采样;对增强后的训练集和测试集做体素化预处理;搭建轻量化三维点云目标检测网络并对其迭代训练;使用训练好的网络对预处理后的测试集点云样本进行推理得到预测框;使用非最大值抑制过滤冗余预测框得到目标检测结果。本发明通过对简单点云目标欠采样,对难点云目标过采样的重采样,平衡了检测器对难、易两种点云目标的关注度,并使用残差连接及模型轻量化检测技术,提高了检测精度,可用于三维空间中对目标的准确识别和定位。
本发明授权基于目标重采样的单阶段三维点云目标检测方法在权利要求书中公布了:1.一种基于目标重采样的单阶段三维点云目标检测方法,其特征在于,包括如下: 1通过激光雷达探测得到点云数据集,并以1:1的比例将其划分为训练集和测试集; 2对训练集点云数据进行数据增强; 3对增强后的训练集点云数据进行目标重采样: 3a将点云P1按探测距离从近到远划分为三个区间,分别为near=[a,b、mid=[b,c和far=[c,d,其中a、b、c分别表示由近到远的三个距离值; 3b对near、mid和far这三个区间内的点云分别以s1、s2和s3的采样率进行随机下采样; 3c根据点云目标所包含点的数量对点云P1中的目标进行分类: 若一个点云目标所包含点的数量超过点数量阈值ne,则认为该点云目标为简单点云目标; 否则,认定该点云目标为难点云目标; 3d对不同的点云目标分别进行处理: 对简单点云目标,分别以d1、d2和d3的概率丢弃掉该点云目标中0个、1个和2个表面上的点,其中d1+d2+d3=1; 对难点云目标,则保持原点云目标不变; 3e对点云中的每个目标按照3d进行处理,实现对点云目标重采样,即将简单点云目标随机转换成难点云目标,以减少简单点云目标的数量,实现对简单点云目标欠采样,而对难点云目标增加其数量及多样性,实现对难点云目标的过采样,使检测器对难易两类点云目标的检测精度更加平衡; 4对增强后的训练集和原测试集进行体素化预处理; 5搭建轻量化三维点云目标检测网络: 5a选用体素编码层,用于对经过体素化处理后的训练集和测试集进行编码,得到非空体素特征集合FV; 5b搭建一个由四个稀疏残差模块组成的稀疏残差三维骨干网络,用于对三维体素进行特征提取,得到鸟瞰特征图,每个模块包含一个三维稀疏卷积层及若干个残差半流形稀疏卷积块,每个残差半流形稀疏卷积块由两个半流形稀疏卷积层构成,每个半流形稀疏卷积层之后依次连接有一个批量归一化层和一个线性修正单元ReLU,在残差半流形稀疏卷积块的输入和输出之间有一个残差连接; 5c搭建由两个轻量化模块组成的轻量多尺度二维骨干网络,用于提取多尺度鸟瞰特征图,每个轻量化模块由多个轻量卷积块构成; 5d选用多任务检测头,用于完成不同检测任务; 5e将体素编码层、稀疏残差三维骨干网络、轻量多尺度二维骨干网络、多任务检测头依次级联组成三维点云目标检测网络; 6对三维点云目标检测网络进行训练: 6a设焦点损失为分类损失函数平滑L1损失为框回归损失函数交叉熵损失为目标朝向预测损失函数设三维点云目标检测网络的总体损失函数为:其中,λ1和λ2分别表示框回归损失和目标朝向损失的权重; 6b基于预处理后的训练集数据,采用Adam优化算法对三维点云目标检测网络进行训练,直到总体损失函数收敛,得到训练好的单阶段三维点云目标检测网络; 7将预处理后的测试集输入到训练好的三维点云目标检测网络,在三维空间中,对环境中的目标进行定位并预测类别,得到分类置信度和相应预测框; 8对预测结果进行后处理,即使用非最大值抑制方法过滤掉冗余预测框,得到最终检测结果。
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