一种基于单目图像和先验信息的3D目标检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202111359773.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114004971A | 公开（公告）日 | 2022-02-01 |
| 申请公布号 | CN114004971A | 申请公布日 | 2022-02-01 |
| 分类号 | G06V10/26（2022.01）I;G06V20/64（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06T7/70（2017.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06T7/73（2017.01）I;G06K9/62（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 周怀东;冯蓬勃;丑武胜;李维娟 | 申请（专利权）人 | 北航歌尔（潍坊）智能机器人有限公司 |
| 代理机构 | 天津创信方达专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 李京京;孟会贤 |
| 地址 | 100191北京市海淀区学院路37号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明实施例公开了一种基于单目图像和先验信息的3D目标检测方法，属于计算机图像处理技术领域，包括步骤：S1：根据作业任务要求，标注待检测目标的数据集；S2：使用标注的数据集进行模型训练，产生3D目标检测模型；S3：使用训练后的3D目标检测模型，输入单目图像进行3D目标检测，预测3D目标的位置和姿态信息，并标注目标物体的类别和3D包络框。本发明通过采用深度学习方法首先从杂乱的环境中识别出目标物体在进行姿态估计，可有效降低复杂环境对姿态估计的干扰和提升姿态估计的准确性；本发明对目标进行检测同时所有的目标检测和姿态估计均通过一个网络完成，可有效减轻计算机运算负担，提高算法运行的实时性。 |
