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(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)進行三維補全的方法,。根據(jù)大多數(shù)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(qū)域,，在這些區(qū)域中預測區(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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