基于边缘特征融合的3D点云分割目标检测系统的制作方法

技术特征：
1.基于边缘特征融合的3d点云分割目标检测系统，其特征在于，包括串联使用的扩张提取特征模块、保持提取特征模块和还原提取特征模块，每个模块均包括多个边缘特征提取单元，所述边缘特征提取单元包括点云特征采样层、点云特征保持支路和点云特征提取支路，所述点云特征采样层改变从三维图像中获取的点云特征尺寸，所述点云特征保持支路采用1维卷积对改变尺寸后的点云特征进一步处理，保证卷积处理前后的点云特征一致性，所述点云特征提取支路通过提取型多层感知机获得边缘特征，再与一致性的点云特征相融合。2.根据权利要求1所述基于边缘特征融合的3d点云分割目标检测系统，其特征在于，在所述边缘特征提取单元中为获取点云边缘融合特征，其实施步骤如下：第1步：将三维图像中原始点云特征向量作为输入，读取该特征向量，尺寸为n
×
3，n表示点云数量，每个点用(x,y,z)的3维坐标表示，输入三维图像中原始点云特征向量的具体形式为第2步：将所述原始点云特征通过点云特征采样层进行处理，得到尺寸改变后的转换型点云特征其表达式如下：第3步：在点云特征保持支路中，以所述转换型点云特征作为特征向量输入，采用1个尺寸为1的卷积核做1维卷积操作，输出的点云保持特征如下所示：其中，是点云特征保持支路中的特征向量输入表达特式，v
σi
是点云保持支路中的向量表征表达式，一维卷积操作的具体表达为i表示点云特征维度，卷积处理的卷积核大小为1
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1，s表示卷积操作的步长，s＝1；同时，在点云特征提取支路中，也以所述转换型点云特征作为特征向量输入，经过提取型多层感知机提取特征，得到点云提取特征如下式所示：其中表示提取型多层感知机中的一维卷积操作，卷积核大小为1
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1，s代表卷积操作的步长，且s＝1，λ表示每层感知机的偏移量；第4步：将点云保持特征和点云提取特征进行融合，得到点云边缘融合特征具体如下：
经过对三维图像中原始点云特征进行上述操作，最终输出点云边缘融合特征如下；3.根据权利要求1所述基于边缘特征融合的3d点云分割目标检测系统，其特征在于，所述扩张提取特征模块包括a个边缘特征提取单元，每个边缘特征提取单元中的点云特征采样层均为点云特征扩张采样层为获取点云边缘融合扩张特征，其实施步骤如下：第1步：将三维图像中原始点云特征向量作为输入，读取该特征向量，尺寸为n
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3，n表示点云数量，每个点用(x,y,z)的3维坐标表示，输入三维图像中原始点云特征向量的具体形式为第2步：将所述原始点云特征通过点云特征扩张采样层进行处理，得到尺寸改变后的转换型点云特征表达式如下：第3步：在点云特征保持支路中，以所述转换型点云特征作为特征向量输入，采用1个尺寸为1的卷积核做1维卷积操作，输出的点云保持特征如下所示：其中，是点云特征保持支路中的特征向量输入表达式；同时，在点云特征提取支路中，也以所述转换型点云特征作为特征向量输入，经过提取型多层感知机提取特征，得到点云提取特征如下式所示：第4步：将点云保持特征和点云提取特征进行融合，得到点云边缘融合扩张特征具体如下：第1边缘特征提取单元的输出作为第2边缘特征提取单元的输入，以此类推，得到a个点云边缘融合扩张特征。
4.根据权利要求1所述基于边缘特征融合的3d点云分割目标检测系统，其特征在于，所述保持提取特征模块，包括b个边缘特征提取单元，每个边缘特征提取单元中的点云特征采样层均为点云特征保持采样层为获取点云边缘融合保持特征，其实施步骤如下：第1步：将扩张提取特征模块输出的点云边缘融合扩张特征作为输入，读取该特征向量，使用点云特征保持采样层进行特征尺寸保持，得到转换型点云特征第2步：在点云特征保持支路中，以转换型点云特征作为特征向量输入，采用1个尺寸为1的卷积核做1维卷积操作，输出的点云保持特征如下所示：其中，是点云特征保持支路中的特征向量输入表达式；同时，在点云特征提取支路中，也以所述转换型点云特征作为特征向量输入，经过提取型多层感知机提取特征，得到点云提取特征如下式所示：第3步：将点云保持特征和点云提取特征进行融合，得到点云边缘融合保持特征具体如下：第1边缘特征提取单元的输出作为第2边缘特征提取单元的输入，以此类推，得到b个点云边缘融合保持特征。5.根据权利要求1所述基于边缘特征融合的3d点云分割目标检测系统，其特征在于，所述还原提取特征模块包括c个边缘特征提取单元，每个边缘特征提取单元中的点云特征采样层均为点云特征还原采样层为获取点云边缘融合还原特征，其实施步骤如下：第1步：将保持提取特征模块输出的点云边缘融合保持特征作为输入，读取该特征向量，使用还原点云特征采样层进行特征尺寸保持，得到转换型点云特征第2步：在点云特征保持支路中，以转换型点云特征作为特征向量输入，采用1个尺寸为1的卷积核做1维卷积操作，输出的点云保持特征如下所示：
其中，是点云特征保持支路中的特征向量输入表达式；同时，在点云特征提取支路中，也以所述转换型点云特征作为特征向量输入，经过提取型多层感知机提取特征，得到点云提取特征如下式所示：第3步：将点云保持特征和点云提取特征进行融合，得到点云边缘融合还原特征具体如下：第1边缘特征提取单元的输出作为第2边缘特征提取单元的输入，以此类推，得到c个点云边缘融合还原特征。

技术总结
本发明公开了基于边缘特征融合的3D点云分割目标检测系统，涉及深度学习3D点云分割技术领域；其采用多层感知机提取边缘特征，将点云保持特征与点云提取特征相融合，生成点云边缘融合特征，增强边缘特征的提取能力，将得到的边缘特征应用于目标检测任务，提升点云分割模型的精度，获得准确的点云目标检测结果，可以很好地应用于无人驾驶、机械手感知等领域。机械手感知等领域。


技术研发人员：毛琳 向姝芬 杨大伟 张汝波
受保护的技术使用者：大连民族大学
技术研发日：2021.07.12
技术公布日：2021/10/23