[发明专利]一种基于图卷积注意网络的三维目标检测方法有效
| 申请号： | 201910918980.6 | 申请日： | 2019-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN110674829B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 夏桂华;何芸倩;苏丽;朱齐丹;张智 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06V20/64 | 分类号： | G06V20/64;G06V10/77;G06V10/44;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/042 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供的是一种基于图卷积注意网络的三维目标检测方法。(1)对点云进行体素化划分与随机降采样；(2)在每个栅格体素中进行局部特征提取；(3)中间层卷积提取高阶特征图；(4)区域建议网络预测目标的标框、类别以及方向。本发明为了增强每个点与临近点之间的连接关系，提出了一种以边缘卷积形式为基础的引入注意机制的特征提取模块，同时在中间卷积层之后也引入原理相同的注意机制模块，对特征图各个通道进行特征的重新选择从而得到更合理的高阶特征图。本发明提升了点云的目标检测准确率，特别是在遮挡严重的情况下，仍能有良好性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 注意 网络 三维 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于图卷积注意网络的三维目标检测方法，其特征是：/n(1)对点云进行体素化划分与随机降采样；/n(2)在每个栅格体素中进行局部特征提取；/n(3)中间层卷积提取高阶特征图；/n(4)区域建议网络预测目标的标框、类别以及方向。/n
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