(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210204310.X (22)申请日 2022.03.02 (71)申请人 湖南中科助英智能科技研究院有限 公司 地址 410000 湖南省长 沙市岳麓区桐梓坡 路96号 (72)发明人 谢剑斌　王庆林　 (74)专利代理 机构 长沙国科天河知识产权代理 有限公司 432 25 专利代理师 彭小兰 (51)Int.Cl. G06T 7/246(2017.01) G06T 7/194(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06V 10/44(2022.01)G06V 10/26(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 三维运动目标检测方法、 装置和设备 (57)摘要 本申请涉及一种三维运动目标检测方法、 装 置、 计算机设备和存储介质。 所述方法包括： 获取 场景中待检测运动目标的原始点 云； 对所述原始 点云进行数据增强和数据精简， 得到点云精简数 据； 通过特征提取网络提取所述点云精简数据中 的点云特征； 根据所述点云特征， 通过梯度集成 网络将梯度的变化集成到特征图中， 得到点云集 成特征； 对 所述原始点云进行俯瞰视角伪图像处 理， 得到目标伪图像， 通过对象识别框架检测所 述目标伪图像， 将得到的检测结果作为参考指 标； 将所述点云集成特征和所述参考指标输入预 训练的三维目标识别网络， 得到运动目标识别结 果。 采用本方法能够提高三维点 云目标检测算法 的检测精确度和鲁棒性， 提升相关应用场景中的 实际应用效率。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 114565644 A 2022.05.31 CN 114565644 A 1.一种三维运动目标检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取场景中待检测运动目标的原 始点云； 对所述原 始点云中的背景信息和小目标信息进行 数据增强， 得到点云增强数据； 通过数据精简结构突出所述点云增强数据的局部特征， 过滤无关信息， 得到点云精简 数据； 通过特征提取网络提取所述点云精简数据中的点云特征； 根据所述点云特征， 通过梯 度集成网络将梯度的变化 集成到包 含所述点云特征的特征图中， 得到点云集成特 征； 对所述原始点云进行俯瞰视角伪图像处理， 得到目标伪图像， 通过对象识别框架检测 所述目标伪图像， 将得到的检测结果作为参考指标； 将所述点云集成特征和所述参考指标 输入预训练的三维目标识别网络， 得到运动目标识别结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取场景中待检测目标的原始点云包 括： 通过三维点云数据采集设备对待检测目标所在场景进行数据采集， 加入负样本剔除所 述场景中的无关目标， 得到待检测目标的原 始点云。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述点云特征包括： 前景点、 背景点分类结 果和所述前 景点、 背景点对目标初始候选 框的初始回归结果； 所述通过特征提取网络提取 所述点云精简数据中的点云特 征包括： 通过特征提取网络提取所述点云精简数据中的前景点、 背景点分类结果和所述前景 点、 背景点对目标初始候选 框的初始回归结果。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将所述点云集成特征和所述参考指标输入 预训练的三维目标识别网络包括： 将所述点云集成特 征输入预训练的区域 生成网络， 得到目标初始候选 框； 对所述前 景点分类结果进行sigmo id评分， 根据sigmo id评分结果得到前 景点掩膜； 将所述前景点掩膜、 所述参考指标和所述目标初始候选框输入预训练 的三维目标识别 网络， 得到运动目标识别结果。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在将所述点云集成特征和所述参考指标输 入预训练的目标识别网络之前， 包括： 根据所述点云精简数据， 生成储存真值信息的数据集， 所述数据集包括真值框的文件 名、 目标物类别、 目标物3D信息、 真值框中的点云数据信息； 所述真值框对应于第一 候选框。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 在将所述前景点掩膜、 所述参考指标和所 述目标初始候选 框输入预训练的三维目标识别网络， 得到运动目标识别结果包括： 根据所述初始回归结果通过基于区间的精选化操作处理所述目标初始候选框， 得到第 一候选框； 联合比对所述第一 候选框与所述真值框， 筛 选得到第二 候选框； 根据所述前景点掩膜、 所述参考指标和所述第 二候选框输入预训练的三维目标识别网 络， 得到运动目标识别结果。 7.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述前景点掩膜是所述sigmoid评分结果 大于阈值的前 景点。 8.一种三维运动目标检测装置， 其特 征在于， 所述装置包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114565644 A 2点云获取模块， 用于获取场景中待检测目标的原 始点云； 点云增强模块， 用于对所述原始点云中的背景信息和小目标信息进行数据增强， 得到 点云增强数据； 点云精简模块， 用于通过数据精简结构突出所述点云增强数据的局部特征， 过滤无关 信息， 得到点云精简数据。 特征提取模块， 用于通过特征提取网络提取所述点云精简数据中的点云特征； 根据所 述点云特征， 通过梯度集成网络将梯度的变化集成到包含所述点云特征 的特征图中， 得到 点云集成特 征。 三维目标识别模块， 用于对所述原始点云进行俯瞰视角伪图像处理， 得到目标伪图像， 通过对象识别框架检测所述 目标伪图像， 将得到的检测结果作为参考指标； 将所述点云集 成特征和所述 参考指标输入预训练的三维目标识别网络， 得到运动目标识别结果。 9.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114565644 A 3