| 基于点云补全的三维目标检测 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：1690 K | |
| 標簽： LIDAR 点云 三维补全 | |
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| 文檔介紹：LiDAR技术的发展为自动驾驶提供了丰富的3D数据。然而，由于遮挡和某些反射材料的原因引起信号丢失，LiDAR点云实际上是不完整的2.5D数据，这对 3D 感知提出了根本性挑战。针对这一问题，提出对原始数据进行三维补全的方法。根据大多数物体形状对称且重复率高的特点，通过学习先验对象形状的方法估计点云中遮挡部分的完整形状。该方法首先识别被遮挡和信号缺失影响的区域，在这些区域中预测区域所包含对象形状的占用概率。针对物体间遮挡的情况，通过形状的占用概率和共享同类形状形态进行三维补全。对自身遮挡的物体，通过自身镜像进行恢复。最后通过点云目标检测网络进行学习。结果表明，通过该方法能有效地提高生成点云3D边框的mAP（mean Average Precision）。 | |
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