发明专利已授权

一种基于弱监督与明确闭塞建模的3D汽车对象类表示算法

📄 申请号：CN201710874127.X 📄 发布日：2026/08/27

著录项目信息

申请日

2017-09-25

公开号

CN107610224B

公开日

2020-11-13

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T17_00

IPC 分类号

G06T17_00 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

自动驾驶, 辅助驾驶, 智能交通, 车辆目标识别, 交通监控

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摘要

本发明涉及一种基于弱监督与明确闭塞建模的3D汽车对象类表示算法，属于神经网络对汽车检测与定位的领域。该算法利用弱标签图片作为训练集，同时利用3D汽车闭塞模型能通过汽车零部件定位与遮挡评估来恢复与完善汽车3D信息的优点，解决目前汽车检测中存在汽车检测与定位不完整的问题。本发明采用3D汽车闭塞模型对仅有的2D汽车信息进行恢复与完善，使得被截断、遮挡和闭塞等不完整的2D汽车信息恢复为完成的3D汽车表示，解决了目前汽车检测代价大，汽车信息检测与汽车定位不完备的问题。3D汽车对象类表示因此采用基于弱监督与明确闭塞建模的算法对于汽车检测与定位的后续处理具有重要的理论意义和应用价值。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20201113

✅ 授权

20180213

?? 实质审查的生效：

20180119

📄 公开

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