WIMI微美全息(NASDAQ:WIMI)开发了基于图像和点云融合的三维目标检测算法系统。以RGB 图像和含深度信息的点云数据为输入数据,对三维空间中的目标进行分类和定位,再经过一系列的特征提取、实例分割、3D框估计等操作,将图像和点云融合,利用多任务的相互增益,,大大提升三维目标检测准确率。 首先处理图像和点云数据,提取...
(2)针对点云空间中低分辨率目标错检问题,提出了基于多源特征自适应融合的三维目标检测方法.方法首先利用二维和三维卷积神经网络分别对图像和体素进行多尺度的特征编码,然后设计了密集的融合结构,在点特征上序列化聚合不同尺度下的图像和体素特征,其次通过多尺度特征图估计出目标点概率图,并利用映射关系将概率结果投射给...
纯点云三维目标检测网络Second和Point Pillars上.对比实验验证了在这两个模型下使用提出的融合方法能有效提高3D目标检测精度,且验证和量化了2D目标检测对3D目标检测精度提升的影响幅度.3.提出了基于采样融合的一阶段3D目标检测网络.在Pointbased网络特有的采样环节中融合图像数据,将提出的采样融合结合映射和特征融合,应用...
一种基于点云与图像自注意力机制融合的3D目标检测方法 本发明公开了一种点云与图像自注意力机制融合的3D目标检测方法.首先,提出一种基于三维点云的多层三维特征提取方法.然后,提出一种基于图像几何和语义特征投票机制的二维特征提取方法.其次,提出一种几何原则的方法,将二维特征转换到点云的3D检测管道中,并传... ...
1、针对上述现有技术存在的缺陷和不足,本发明提出了一种基于自注意力机制的融合图像和点云的三维目标检测方法,该方法结合图像和点云数据,并将自注意力机制融合进直接处理点云数据的pointnet网络,通过深度学习理论,实现对自动驾驶场景下三维目标的高效检测。
为此,微美全息(NASDAQ:WIMI)开发了基于图像和点云融合的三维目标检测算法系统。以RGB图像和含深度信息的点云数据为输入数据,对三维空间中的目标进行分类和定位,再经过一系列的特征提取、实例分割、3D框估计等操作,将图像和点云融合,利用多任务的相互增益,大大提升三维目标检测准确率。
为此,微美全息(NASDAQ:WIMI)开发了基于图像和点云融合的三维目标检测算法系统。以RGB图像和含深度信息的点云数据为输入数据,对三维空间中的目标进行分类和定位,再经过一系列的特征提取、实例分割、3D框估计等操作,将图像和点云融合,利用多任务的相互增益,大大提升三维目标检测准确率。
【微美全息成功开发基于图像和点云融合的三维目标检测算法系统】近年来,随着大规模训练数据和先进机器学习、深度学习算法的发展,三维目标检测的整体性能有了巨大的提高,三维目标检测也广泛应用于重建建筑物的建筑模型、自动驾驶、人脸检测、历史遗址保留、虚拟现实游戏等行业。
融合的三维目标检测算法存在融合不充分,融合方式粗糙,远小目标以及存在遮挡的目标检测效果差的问题,提出了一种基于图像和点云多视图多阶段融合的三维目标检测算法,主要研究内容如下:(1)依据激光雷达和摄像头的工作原理,构建坐标转换模型,基于KITTI数据集实现激光雷达和摄像头的空间配准,并根据坐标转换关系,将点云投影至...
技术之一.图像和点云是自主驾驶感知模块最常用的数据,仅靠一种数据执行三维目标检测任务均有一定的局限性.本文围绕自主驾驶场景下基于图像和点云融合的三维目标检测方法展开研究,分别设计了图像上的二维目标检测模块,点云上的包围盒回归模块,并以2D驱动3D的方式将两个模块串联起来,实现了图像与点云在结果级上的融合....