技术特征：1.一种面向实时场景补全的占据网络，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向实时场景补全的占据网络，其特征在于，所述步骤s1具体实现过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种面向实时场景补全的占据网络，其特征在于，所述步骤s2具体实现过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种面向实时场景补全的占据网络，其特征在于，所述步骤s3具体实现过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种面向实时场景补全的占据网络，其特征在于，所述步骤s4具体实现过程如下：
6.根据权利要求5所述的一种面向实时场景补全的占据网络，其特征在于，所述步骤s5具体实现过程如下：
技术总结本发明涉及一种面向实时场景补全的占据网络。使用自动选帧算法选择最优的未来2帧激光雷达点云，并将第3帧（当前帧）和过去的相邻2帧激光雷达点云对齐到第3帧激光雷达点云的坐标系下；通过体素化分别将5帧激光雷达点云和第3帧激光雷达点云转换为3D占据网格，作为教师网络和学生网络的输入；输入经过教师网络和学生网络，得到通过3D编码器和多尺度空洞卷积解码器后的占据网格特征；通过NST（Neutron Selectivity Transfer）知识蒸馏损失函数，计算两个占据网格特征之间的相关性，强迫学生网络学习教师网络的特性；通过全连接共享占据网格中每个体素之间的特征，并将占据网格进行上采样，得到最精细的占据网格。本发明有效的提升了对小物体、大物体目标的补全性能。
技术研发人员：郑海峰,赖全,冯心欣,郑明魁
受保护的技术使用者：福州大学
技术研发日：技术公布日：2024/3/24