一种基于激光雷达三维点云的零样本或少样本目标检测方法

本发明公开了一种基于激光雷达三维点云的零样本或少样本目标检测方法，属于三维点云数据目标检测技术领域，包括：步骤S1：获取激光雷达采集的三维点云数据并进行预处理；步骤S2：将预处理后的点云数据输入至基于曲率几何感知特征的神经网络模型进行处理；步骤S3：将增强的二维空间的融合特征图和提示文本信息共同输送到下游冻结的CLIP网络，将二维图像的零样本目标检测的先验知识迁移到三维领域，实现提示文本信息与融合特征图的空间对齐，输出目标检测与分类结果。本发明的方法根据点云数据的空间特征，引入曲率特征加强数据的表面建模和特征表征能力，实现多模态信息的空间对齐，使得网络对于小体积样本、深度层次丰富等小概率样本具有较强的泛化能力，进一步的提高了网络在开放环境下对激光雷达数据零标签和少样本场景的目标检测与分类能力。