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申请/专利权人：中国石油大学(华东)
摘要：本发明提出了一种仅使用毫米波雷达进行三维目标检测的方法。针对毫米波雷达的稀疏点云设计了多种算法。为了去除无关的环境信息，提出了一种基于背景减法的背景过滤算法。通过逐帧匹配和差分点云，在保留最大有效点数量的同时去除背景信息。由于遮挡等物理限制，无法从现有的点云直接获得目标中心点，本发明提出了一种基于霍夫投票的目标中心生成算法，该算法扩展了有效数据并有助于生成更精确的初始边界框。为了利用不同尺度的特征信息，捕捉不同粒度的特征结构，提出了一种基于注意力机制的多尺度特征融合网络，分别提取全局和局部特征，综合利用不同层次的特征信息，增强了目标的特征表达，提高了目标检测效果。
主权项：1.一种基于毫米波雷达的三维目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对毫米波雷达采集的点云数据进行背景信息过滤；步骤2：对点云数据中的目标进行目标中心点位置估计；步骤3:：通过设计的目标检测网络模型对特征进行特征提取和特征融合，并对网络模型进行训练和验证；步骤4：将训练好的网络模型应用于三维目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(华东) 基于毫米波雷达的3D目标检测方案
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