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申请/专利权人：浙江华是科技股份有限公司

摘要：本发明公开一种基于优选下采样尺度的周界入侵人员检测方法及系统。其中，该方法包括：获取原始数据集、生成下采样数据集，对两个数据集进行标注；构建训练集和测试集；训练模型Ma和模型Mb；选取最优下采样尺度；将待检测点云根据最优下采样尺度进行下采样得到待检测下采样点云，将待检测下采样点云输入到模型Mb中进行预测得到入侵目标信息。本发明的方法通过量化的性能分析指标，在预设的各个下采样尺度中自动地选择出最优下采样尺度，该最优下采样尺度同时权衡了精度和计算效率；同时通过引入下采样尺度因子和结合下采样尺度因子的候选目标框的平均置信度损失改进了网络训练的损失函数，从而能够使得训练的模型对下采样的点云有更好的检测精度。

主权项：1.一种基于优选下采样尺度的周界入侵人员检测方法，其特征在于，包括：S1、获取原始数据集，将所述原始数据集通过预设的多个下采样尺度进行下采样得到下采样数据集；对所述原始数据集和下采样数据集进行目标检测框标注和下采样尺度标注；S2、将所述原始数据集划分为原始训练集和原始测试集；将所述下采样数据集对应划分为下采样训练集和下采样测试集；S3、将所述原始训练集通过原始PointRCNN网络进行多轮训练，得到多个模型，将所述多个模型分别通过原始测试集预测结果，将最好的预测结果对应的模型挑出并命名为Ma；将原始PointRCNN网络中的损失函数进行更改得到更正PointRCNN网络；S4、从所述下采样训练集中随机抽取一个样本作为迭代下采样样本，从所述原始训练集中抽取对应的未经下采样的样本作为迭代原始样本；将所述迭代原始样本输入到模型Ma中进行前向传播预测，得到原始候选目标框和原始候选目标框的置信度；将所述迭代下采样样本输入到更正PointRCNN网络中进行训练并根据原始候选目标框的置信度，得到前景点分割损失值、分类损失值、回归损失值、平均置信度损失值；将所有损失值求和得到迭代总损失值，根据迭代总损失值反向传播更新所述更正PointRCNN网络；S5、重复S4，直至将下采样训练集中的所有样本训练完并进行多轮训练，得到多个模型，将所述多个模型分别通过下采样测试集预测结果，将最好的预测结果对应的模型挑出并命名为Mb；S6、将下采样测试集划分为不同下采样尺度的测试集；将不同下采样尺度的测试集分别通过模型Mb进行预测和计算，得到每个下采样尺度的测试集的总得分；将总得分最大的测试集对应的下采样尺度作为最优下采样尺度；S7、获取待检测原始点云，将所述待检测点云根据最优下采样尺度进行体素下采样，得到待检测下采样点云，将所述待检测下采样点云输入到模型Mb中进行预测，得到入侵目标信息。

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