同时,随着多传感器融合技术的不断发展,图像与点云数据融合也将成为多源数据融合的重要组成部分,为构建更加智能、精准的信息系统提供有力支持。 结语 图像与点云数据的融合是一项具有挑战性的工作,但其在多个领域的应用前景令人振奋。通过本文的介绍,我们了解了图像与点云数据融合的主要步骤和技术方法,并探讨了其在实际...
随着计算机视觉和机器学习技术的飞速发展,点云与图像融合技术已成为推动自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域发展的关键力量。本文将简明扼要地介绍点云与图像融合在深度学习中的最新方法和实际应用,旨在为非专业读者揭开这一技术的神秘面纱。 点云与图像融合的基本概念 点云:点云是三维空间中一系列离散点的集合,每个...
就基于点云的环境目标检测算法而言,近些年来国内已有许多研究单位对此开展研究工作,同时也有多家单位具备点云数据获取的扫描设备并取得了相应成果,如北京大学提出基于BEV特征空间的视觉与LiDAR高性能融合框架(Liu等,2022)、腾讯优图提出基于点云体素化的高效多阶段目标检测(Chen等,2019)以及基于点的点云稀疏到稠密多阶段...
4D-Net 的另一个优点是，它既利用了 RGB 提供的高分辨率，可以准确地检测到图像上的目标，又利用了点云数据提供的精确深度。因此，点云方法无法探测到的远距离目标可以被 4D-Net 探测到。这是由于相机数据的融合，能够探测到遥远的目标，并有效地将这一信息传播到网络的 3D 部分，以产生准确的探测。为了了解 4D...
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④点云数据管理:点云压缩,点云索引(KD、Octree),点云LOD(金字塔),海量点云的渲染。 概念 图像配准:一个场景的不同图片转换到相同的坐标系中。 目的:空间中同一位置的点一一对应起来,进行信息融合 不同图片拍摄形成的原因: 不同的时间拍摄:找到和评价,连续获得的图像之间场景的改变。应用:运动追踪 ...
总的来说现在的点云图像融合算法可以分成三类:输入层融合、特征层融合和决策层融合。 分享最近两篇发在ECCV2020上的文章3D-CVF和EP-Net 题目:3D-CVF: Generating Joint Camera and LiDAR Features Using Cross-View Spatial Feature Fusion for 3D Object Detection。 论文链接:arxiv.org/pdf/2004.1263 题目:EPNet...
6. 全景拼接:对多次扫描得到的点云与图像进行配准与融合,通过连接点云边缘与匹配图像重叠区域实现点云与...
突破传统建模,瞰景Smart3D采用图像+点云融合建模,让电站建模更为精细化。再加上SmartVerse可视化渲染,让模型动起来,如同身临其境一般! [链接] 一些特殊场景,比如电站、隧道等,现场状况复杂,或是结构复杂、构件众多,或是处于内部(类似室内),但都对建模精度要求高
3. 点云累积 由于单帧的激光雷达点云只包含 24000 个,其中还存在无效点(用来表示无穷远,坐标为 (0, 0, 0))。Livox Avia 每秒扫描 10 帧点云,这里我取 3 秒的点云叠加得到稠密点云。 由于激光雷达的位姿固定,所以只需要将点云相...