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摘要
本发明公开了一种基于卷积长短期记忆网络的3D目标检测方法,包括以下步骤；步骤1：使用nuScenes点云数据集；步骤2：将输入点云数据转换到球坐标系下；步骤3：将点云空间按照球坐标进行体素划分,得到体素特征,并对体素特征进行初步提取；步骤4：对体素特征进行中间特征提取；步骤5：通过卷积长短期记忆网络进行时间特征提取,实现卷积长短期记忆网络的输出特征；步骤6：对输出特征进行多尺度特征提取,得到特征图；步骤7：利用特征图生成锚框,并对锚框进行分类、边界框回归和角度回归。本发明通过卷积长短期记忆网络对点云序列进行时间特征提取,解决现有的基于深度学习的3D连续目标检测方法中,因序列过长而无法长期依赖的问题。
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