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摘要
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。
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