| 基于點云補全的三維目標(biāo)檢測 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：1690 K | |
| 標(biāo)簽： LIDAR 點云 三維補全 | |
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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點云實際上是不完整的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，通過學(xué)習(xí)先驗對象形狀的方法估計點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云3D邊框的mAP（mean Average Precision）。 | |
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