[发明专利]一种激光雷达车辆检测的方法、系统、存储介质及设备

权利要求书

1.一种激光雷达车辆检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取被检测车辆的激光雷达原始点云图像并对所述原始点云图像进行体素化特征提取，从而形成所述被检测车辆的体素化网格；

在朝向所述被检测车辆的方向上，按距离将所述被检测车辆的所述体素化网格的数据进行分块处理，从而得到多个样本块；

对所述多个样本块分别进行神经网络模型设计，其中所述多个样本块的所述神经网络模型具有针对所述多个样本块采取的不同的神经网络维度增强机制和/或数据增强机制；

基于所述多个样本块的所述神经网络模型进行所述检测车辆的特征提取并进行损失计算，其中所述损失计算包括三维重合度损失。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络维度增强机制包括进行在两个水平方向上的卷积降维，并且在竖直方向上保持维度的三维稀疏卷积，其中所述两个水平方向为朝向所述被检测车辆的方向以及与朝向所述待检测车辆的方向垂直的水平的方向，并且所述竖直方向为与所述两个水平方向垂直的方向。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据增强机制包括将所述被检测车辆的样本按点云框的四条对角线划分为四个四棱锥，基于所述四棱锥形成新的样本。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述数据增强机制包括:

从被检测车辆的四个四棱锥中选择至少一个四棱锥，将四个选出的四棱锥进行组合作为新的样本；和/或

将被检测车辆的样本的至少一个四棱锥中的若干点云数据删除，并将包含删除后的点云数据的样本作为新的样本。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述在朝向所述被检测车辆的方向上，按距离将所述被检测车辆的所述体素化网格的数据进行分块处理，从而得到多个样本块进一步包括：

在朝向所述被检测车辆的方向上，按照距被检测车辆的距离，将所述被检测车辆的所述体素化网络的数据进行分块处理，从而得到近处样本块、中间样本块和远处样本块。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述多个样本块分别进行神经网络模型设计，其中所述多个样本块的所述神经网络模型具有针对所述多个样本块采取的不同的神经网络维度增强机制和/或数据增强机制进一步包括：

针对所述近处样本块、中间样本块和远处样本块采取递进的神经网络维度增强机制和/或数据增强机制。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述针对所述近处样本块、中间样本块和远处样本块采取递进的神经网络维度增强机制和/或数据增强机制进一步包括：

针对所述中间样本块采取神经网络维度增强机制；

针对所述远处样本块采取神经网络维度增强机制和数据增强机制。

8.一种激光雷达车辆检测的系统，其特征在于，包括：

数据预处理模块，所述数据预处理模块配置为获取被检测车辆的激光雷达原始点云图像并对所述原始点云图像进行体素化特征提取，从而形成所述被检测车辆的体素化网格；

数据分块模块，所述数据分块化模块配置为在朝向所述被检测车辆的方向上，按距离将所述被检测车辆的所述体素化网格的数据进行分块处理，从而得到多个样本块；

神经网络模块，所述神经网络模块配置为对所述多个样本块分别进行神经网络模型设计，其中所述多个样本块的所述神经网络模型具有针对所述多个样本块采取的不同的神经网络维度增强机制和/或数据增强机制；

损失计算模块，所述损失计算模块配置为基于所述多个样本块的所述神经网络模型进行所述检测车辆的特征提取并进行损失计算，其中所述损失计算包括三维重合度损失。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的激光雷达车辆检测的方法。

10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时执行如权利要求1-7任意一项所述的激光雷达车辆检测的方法。