| 基于點云補全的三維目標檢測 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>1690 K | |
| 標簽： LIDAR 點云 三維補全 | |
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| 文檔介紹：LiDAR技術的發展為自動駕駛提供了豐富的3D數據。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數據，這對 3D 感知提出了根本性挑戰。針對這一問題，提出對原始數據進行三維補全的方法。根據大多數物體形狀對稱且重復率高的特點，通過學習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域，在這些區域中預測區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進行三維補全。對自身遮擋的物體，通過自身鏡像進行恢復。最后通過點云目標檢測網絡進行學習。結果表明，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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