query的特征包括两部分,一部分来自ROI区域内的语义特征以及相机的内参矩阵,另一部分是proposal的深度分布(来自深度估计)。值得注意的是,这里没有用深度估计的值把图像特征或者proposal转换到3D空间,而只是把这些不准确的估计作为query的一部分。 激光和图像分支生成query的过程 SparseLIF: High-Performance Sparse LiDAR-C...
本文是,加拿大滑铁卢大学CogDrive实验室,对当前最新的基于深度学习的相机-激光雷达融合(camera-LiDAR Fusion)方法的综述。 本文作者:崔曜东 本篇综述评价了基于相机-激光雷达融合的深度补全,对象检测,语义分割和跟踪方向的最新论文,并根据其融合层级进行组织叙述并对比。最后讨论了当前学术研究与实际应用之间的差距和被忽...
基于相机-激光雷达融合的方法通常利用高分辨率图像来引导深度上采样,并采用(encoder-decoder)编码器-解码器架构,这也意味着pixel-wise fusion。图2是深度补全模型的发展时间轴和其对应的数据融合层级。表I列出了KITTI深度补全基准测试中各模型的结果比较和对应的数据融合的层级,并在图3中绘制成散点图。 图3. 深度补...
本文是加拿大滑铁卢大学CogDrive实验室对当前最新的基于深度学习的相机-激光雷达融合(camera-LiDAR Fusion)方法的综述。 本篇综述评价了基于相机-激光雷达融合的深度补全,对象检测,语义分割和跟踪方向的最新论文,并根据其融合层级进行组织叙述并对比。最后讨论了当前学术研究与实际应用之间的差距和被忽视的问题。基于这些观察...
Stamos I[5]综述了大场景下3D距离和2D图像自动标定方法。 Cui等[6]综述了深度学习在图像和点云融合的应用,但领域局限于自动驾驶。 Qiu等[7]综述了激光雷达、相机和毫米波雷达三个传感器的外参标定方法,但激光雷达和相机外参标定的内容并不全。 张靖等[8]综述机载雷达和光学影像的配准方法,也仅局限于遥感检测领...
在多传感器信息融合技术中,相机和3D激光雷达在其特性高度互补的前提下得到了快速发展和广泛应用。在许多基于相机和3D激光雷达的应用中,相机内参以及相机和3D激光雷达外参的联合标定是后期检测、跟踪和SLAM技术的重要基础。随着算法的更新和迭代,标定的准确性、速度和范围都有所提高,但仍缺乏对相机和3D激光雷达标定的系统...
在多传感器信息融合技术中,相机和3D激光雷达在其特性高度互补的前提下得到了快速发展和广泛应用。在许多基于相机和3D激光雷达的应用中,相机内参以及相机和3D激光雷达外参的联合标定是后期检测、跟踪和SLAM技术的重要基础。随着算法的更新和...
基于视觉的感知系统在光照条件复杂的情况下鲁棒性较低,激光雷达不受光照条件影响,但成本高昂。两种方法的融合有望克服这些局限。在本文中,来自加拿大滑铁卢大学CogDrive实验室的研究者综述了当前基于深度学习的相机-激光雷达融合(camera-LiDAR Fusion)方法。
在多传感器信息融合技术中,相机和3D激光雷达在其特性高度互补的前提下得到了快速发展和广泛应用。在许多基于相机和3D激光雷达的应用中,相机内参以及相机和3D激光雷达外参的联合标定是后期检测、跟踪和SLAM技术的重要基础。随着算法的更新和迭代,标定的准确性、速度和范围都有所提高,但仍缺乏对相机和3D激光雷达标定的系统...
在多传感器信息融合技术中,相机和3D激光雷达在其特性高度互补的前提下得到了快速发展和广泛应用。在许多基于相机和3D激光雷达的应用中,相机内参以及相机和3D激光雷达外参的联合标定是后期检测、跟踪和SLAM技术的重要基础。随着算法的更新和迭代,标定的准确性、速度和范围都有所提高,但仍缺乏对相机和3D激光雷达标定的系统...