一种基于多层鸟瞰图辅助的激光雷达语义分割域泛化方法

本发明公开了一种基于多层鸟瞰图辅助的激光雷达语义分割域泛化方法，该方法首先引入一个三维稀疏卷积编码器‑解码器神经网络，将原始点云数据转换为三维稀疏体素特征；接着，通过增加一个自上而下的辅助任务以增强主干网络学习域不变特征的能力；在辅助任务中，将三维空间在笛卡尔坐标系下按照高度进行划分，生成多层鸟瞰图BEV投影，用来弥补二维投影过程中损失的高度信息；随后，利用点云真值标签对网络进行监督训练，联合优化三维分割头以及BEV分割头；该方法利用多层BEV信息，能够解决在使用三维稀疏卷积网络做语义分割时，源域和目标域之间出现域转移现象，而导致网络性能出现显著下降的问题。