基于點(diǎn)云補(bǔ)全的三維目標(biāo)檢測 | |
所屬分類:技術(shù)論文 | |
上傳者:zhoubin333 | |
文檔大?。?span>1690 K | |
標(biāo)簽: LIDAR 點(diǎn)云 三維補(bǔ)全 | |
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文檔介紹:LiDAR技術(shù)的發(fā)展為自動駕駛提供了豐富的3D數(shù)據(jù)。然而,由于遮擋和某些反射材料的原因引起信號丟失,LiDAR點(diǎn)云實(shí)際上是不完整的2.5D數(shù)據(jù),這對 3D 感知提出了根本性挑戰(zhàn)。針對這一問題,提出對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行三維補(bǔ)全的方法。根據(jù)大多數(shù)物體形狀對稱且重復(fù)率高的特點(diǎn),通過學(xué)習(xí)先驗(yàn)對象形狀的方法估計(jì)點(diǎn)云中遮擋部分的完整形狀。該方法首先識別被遮擋和信號缺失影響的區(qū)域,在這些區(qū)域中預(yù)測區(qū)域所包含對象形狀的占用概率。針對物體間遮擋的情況,通過形狀的占用概率和共享同類形狀形態(tài)進(jìn)行三維補(bǔ)全。對自身遮擋的物體,通過自身鏡像進(jìn)行恢復(fù)。最后通過點(diǎn)云目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。結(jié)果表明,通過該方法能有效地提高生成點(diǎn)云3D邊框的mAP(mean Average Precision)。 | |
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