点云数据中目标的检测方法、装置和计算机可读存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115018910A(43)申请公布日2022.09.06(21)申请号202210409033.6(22)申请日2022.04.19(71)申请人京东科技信息技术有限公司地址100176北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼6层601(72)发明人潘滢炜李栋邱钊凡姚霆梅涛(74)专利代理机构中国贸促会专利商标事务所有限公司11038专利代理师孙玉许蓓(51)Int.Cl.G06T7/73(2017.01)G06K9/62(2022.01)G06V10/764(2022.01)权利要求书6页说明书17页附图4页(54)发明名称点云数据中目标的检测方法、装置和计算机可读存储介质(57)摘要本公开涉及一种点云数据中目标的检测方法、装置和计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。本公开的方法包括：将点云数据输入点云特征提取网络，得到输出的点云数据中的多个关键点，以及各个关键点的特征信息；针对每个关键点，根据该关键点与该关键点预设范围内的其他关键点之间的关联性，对该关键点的特征信息进行编码，得到该关键点的第一特征编码；对各个关键点进行分类，确定分类为目标中心的点，作为参考中心点；针对每个参考中心点，根据该参考中心点与其他参考中心点之间的关联性，对该参考中心点的第一特征编码进行编码，得到该参考中心点的第二特征编码；根据各个参考中心点的第二特征编码，预测点云数据中各个目标的位置和类别。CN115018910ACN115018910A权利要求书1/6页1.一种点云数据中目标的检测方法，包括：将点云数据输入点云特征提取网络，得到输出的所述点云数据中的多个关键点，以及各个关键点的特征信息；针对每个关键点，根据该关键点与该关键点预设范围内的其他关键点之间的关联性，对该关键点的特征信息进行编码，得到该关键点的第一特征编码；对各个关键点进行分类，确定分类为目标中心的点，作为参考中心点；针对每个参考中心点，根据该参考中心点与其他参考中心点之间的关联性，对该参考中心点的第一特征编码进行编码，得到该参考中心点的第二特征编码；根据各个参考中心点的第二特征编码，预测所述点云数据中各个目标的位置和类别。2.根据权利要求1所述的检测方法，其中，所述针对每个关键点，根据该关键点与该关键点预设范围内的其他关键点之间的关联性，对该关键点的特征信息进行编码，得到该关键点的第一特征编码包括：针对每个关键点，根据该关键点的特征信息，该关键点预设范围内的其他关键点的特征信息，以及该关键点与该关键点预设范围内的其他关键点之间相对位置关系，基于自注意力机制确定该关键点的第一特征编码。3.根据权利要求2所述的检测方法，其中，所述针对每个关键点，根据该关键点的特征信息，该关键点预设范围内的其他关键点的特征信息，以及该关键点与该关键点预设范围内的其他关键点之间相对位置关系，基于自注意力机制确定该关键点的第一特征编码包括：针对每个关键点，将该关键点的特征信息和位置信息，该关键点预设范围内的其他关键点的特征信息和位置信息输入第一转换模型中编码器的第一自注意力模块；在所述第一自注意力模块中，将该关键点预设范围内的其他关键点作为相对点，针对每个相对点，将该关键点的位置信息与该相对点的位置信息分别输入第一位置编码层、第二位置编码层和第三位置编码层，确定该关键点与该相对点的第一相对位置编码，第二相对位置编码和第三相对位置编码；根据该相对点的特征信息分别与所述第一自注意力模块中键矩阵和值矩阵的乘积，确定该相对点的键向量和值向量；根据该关键点的特征信息与所述第一自注意力模块中查询矩阵的乘积，确定该关键点的查询向量；根据该关键点与每个相对点的第一相对位置编码，第二相对位置编码和第三相对位置编码、每个相对点的键向量、每个相对点的值向量和该关键点的查询向量，确定该关键点的第一特征编码。4.根据权利要求3所述的检测方法，其中，所述根据该关键点与每个相对点的第一相对位置编码，第二相对位置编码和第三相对位置编码、每个相对点的键向量、每个相对点的值向量和该关键点的查询向量，确定该关键点的第一特征编码包括：针对每个相对点，将该关键点与该相对点的第一位置编码与该关键点的查询向量的和，作为该关键点的修正查询向量；将该关键点与该相对点的第二位置编码与该相对点的键向量的和，作为该相对点的修正键向量；2CN115018910A权利要求书2/6页将该关键点与该相对点的第三位置编码与该相对点的值向量的和，作为该相对点的修正值向量；将该关键点的修正查询向量与该相对点的修正键向量的乘积与该关键点的特征信息的维度输入第一归一化层，得到该相对点的权重；根据各个相对点的权重对各个相对点的修正值向量进行加权求和，得到该关键点的第一特征编码。5.根据权利要求3所述的检测