一种基于深度学习的激光点云目标检测识别装置及方法.pdf

本发明涉及一种基于深度学习的激光点云目标检测识别装置及方法,方法包括如下步骤:1)数据采集模块采集激光点云数据;2)数据标注模块对激光点云数据进行自动标注;3)深度学习模块对标注后的激光点云数据进行特征提取;4)预测模块根据提取的特征基于深度神经网络模型进行目标的实时预测。本发明所述一种基于深度学习的激光点云目标检测识别方法中,先对单帧点云数据进行特征提取,然后将提取的特征进行稀疏化处理,转化为可以供RPN卷积神经网络计算的数据结构,将用于图像领域的卷积神经网络移植到三维的激光点云领域,从而提高对激光点云数据中目标检测识别的准确性。