检索结果-南通市图书馆

基于点云场景流特征提取的运动目标位置估计方法

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制造业自动化 2022年第3期44卷 149-153页

作者：张瑞宾郭应时陈元华龙云泽长安大学汽车学院西安710064 桂林航天工业学院汽车与交通工程学院桂林541004

为了提高城市复杂交通场景下车载激光雷达对运动车辆进行状态估计可靠性,提出基于点云场景流特征信息提取技术的运动目标位置估计方法。通过对比不同关键点检测器与特征描述子的组合特性,确定出ISS-SHOT(Intrinsic Shape Signature-Sign... 详细信息

为了提高城市复杂交通场景下车载激光雷达对运动车辆进行状态估计可靠性,提出基于点云场景流特征信息提取技术的运动目标位置估计方法。通过对比不同关键点检测器与特征描述子的组合特性,确定出ISS-SHOT(Intrinsic Shape Signature-Signature of Histogram of Orientation)的组合方式最为高效,并选用UKF(Unscented Kalman Filter)算法对所处理的场景流中的动态目标的位置进行预测和更新,从而估计出智能车辆周围的目标状态。实验结果表明:该方法能实时估计不同轨迹工况下的运动目标状态参数,表现出较好的鲁棒性。

关键词：场景流关键点特征提取运动目标状态估计

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“镜像世界”中的“场景流”

美术观察 2023年第12期 20-21页

作者：方李莉东南大学艺术学院东南大学四部委铸牢中华民族共同体意识智库基地

互联网的出现改变了人类的生活方式和人类自我超越的方式,因为互联网营造了一个与实体空间共存的虚拟空间,也是可以同时反射真实世界的“镜像世界”,这样的虚拟空间和镜像世界不仅改变了以往艺术的表达形式,重构了美术馆的空间价值,也... 详细信息

互联网的出现改变了人类的生活方式和人类自我超越的方式,因为互联网营造了一个与实体空间共存的虚拟空间,也是可以同时反射真实世界的“镜像世界”,这样的虚拟空间和镜像世界不仅改变了以往艺术的表达形式,重构了美术馆的空间价值,也重构了艺术与观众之间的关系,使观众从以往的观赏者变成了体验者与表达者。而这样的表达和体验可以形成图片、视频,通过互联网的社群分享,形成一种时间性的“场景流”,并由此击穿场景区隔,形成新体验、新品类,“共享际”提供的空间实验室让跨界连接充满无限可能。在这里体现的是:艺术即场景、分享即获取、跨界即连接、流行即流量。

关键词：镜像世界场景流意味空间场景艺术

动态环境下基于语义信息与场景流的视觉定位与建图研究

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动态环境下基于语义信息与场景流的视觉定位与建图研究

作者：张伟山华南理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着计算机相关领域的蓬勃发展,智能机器人逐渐进入人们的日常生活。目前,视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术逐渐成为智能机器人在未知环境下进行避障导航的主要技术之一。而多数视觉SLAM算法都基于静态环境... 详细信息

近年来,随着计算机相关领域的蓬勃发展,智能机器人逐渐进入人们的日常生活。目前,视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术逐渐成为智能机器人在未知环境下进行避障导航的主要技术之一。而多数视觉SLAM算法都基于静态环境假设,在动态场景下的鲁棒性并不好,且准确性较低。针对动态环境下视觉SLAM算法位姿估计准确度低、建图质量下降等问题,本文在ORB-SLAM3的架构基础上,提出了一种基于语义信息、场景流和地图动态概率更新的视觉SLAM算法。本文主要研究内容如下:(1)构建一个可与SLAM其他线程并行运行的语义检测线程。语义检测线程首先通过轻量级目标检测网络YOLO-FastestV2及K-Means算法获取待检测帧中的语义信息,并将语义信息存储至当前帧的数据中;然后语义通过维护一个储存了若干语义帧的语义队列同SLAM其他线程进行信息交互。(2)通过语义信息和场景流对当前匹配信息进行动态识别。首先选取合适的参考语义帧与当前帧进行特征匹配,并构建局部场景流;接着依据先验的语义信息和场景流进行动态识别,同时更新地图点集的动态概率;根据当前地图点的动态概率和匹配对的临时动态概率选取值得信赖的静态地图点作为位姿计算的特征点对,随后进行位姿估计。(3)基于语义信息和动态信息的后端优化与地图构建研究。首先,通过前端获取的语义信息和动态信息,对后端优化环节中涉及到地图点信息的优化方式进行改进,结合地图点的动态概率信息选取可靠的静态地图点参与后端优化,提高定位精度和静态地图点的质量;随后根据可靠的相机轨迹数据及各帧语义信息进行语义地图构建,包括稠密语义点云地图的构建和语义八叉树地图的构建。使用TUM中的动态数据集对本文算法进行验证,与ORB-SLAM3及RDS-SLAM方法进行定位精度对比,与ORB-SLAM3进行地图构建对比。经实验证实,本文方法在定位精度上优于ORB-SLAM3,与RDS-SLAM精度大致相当;在实时性上优于RDS-SLAM。在地图构建中相比ORB-SLAM3能够有效还原场景的环境信息,减少动态对象的影响。

关键词：同时定位与地图构建动态环境语义检测场景流语义地图

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基于点云的场景流预测模型研究

基于点云的场景流预测模型研究

作者：李建霖大连理工大学

学位级别：硕士

场景流是描述三维空间运动的矢量场,快速准确地估计场景流可以刻画连续场景中的运动信息,因此受到自动驾驶、动作识别等领域的广泛关注。目前,基于点云的场景流估计网络主要存在两个问题:1)现有网络普遍采用的点云特征提取结构缺少适用... 详细信息

场景流是描述三维空间运动的矢量场,快速准确地估计场景流可以刻画连续场景中的运动信息,因此受到自动驾驶、动作识别等领域的广泛关注。目前,基于点云的场景流估计网络主要存在两个问题:1)现有网络普遍采用的点云特征提取结构缺少适用于场景流估计的点云特征,导致网络特征表达能力不足的问题。2)真实场景的有标签数据稀缺,现有场景流估计网络训练数据均来自合成数据集。这导致现有网络在真实场景下预测精度普遍降低的问题。针对网络特征表达能力不足的问题,本文提出了基于Transformer的多粒度特征提取场景流估计网络。场景流估计任务是时序的点云配准问题,需要大量的全局信息。由于大量网络在原尺度点云空间采用类Point Net++结构,导致匹配信息中缺少全局信息,限制了网络性能的表达。因此本文提出新的基于Transformer的网络框架,通过结合类Point Net++和Transformer的新的编码结合模式,将局部特征和全局特征相结合,生成更适用于匹配任务的新特征。通过多粒度特征构建更精确的相关矩阵,并基于相关矩阵通过体素搜索和点搜索迭代估计场景流。大量实验表明,该网络在Flyingthings3D和KITTI上能有效地估计高精度场景流,并在真实场景下的精度上有11.7～13.6%的提升。对于真实场景有标签数据不足导致真实场景预测精度降低的问题,本文提出了基于双学生网络的半监督场景流估计网络。网络通过结构相同初始化不同的场景流估计网络,构建了基于不同特征空间的双学生网络。随后通过本文提出的缺陷评估网络结构对双学生网络的缺陷值评估,生成了精度较高的基于真实场景的伪标签,弥补了有标签数据不足的问题。大量试验结果表明本文提出策略提高了场景流估计网络在真实场景中的预测精度,其远高于在合成数据集上训练,真实数据集微调的训练结果。

关键词：点云场景流 Transformer 半监督

基于最优传输理论的三维点云场景流估计方法研究

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基于最优传输理论的三维点云场景流估计方法研究

作者：关勃然燕山大学

学位级别：硕士

随着激光雷达传感器的发展和广泛应用,点云数据的采集成本显著降低,点云成为机器视觉任务中的主流数据类型。点云的场景流能够描述物体的三维运动信息,场景流估计任务也受到越来越多的关注。然而,现有的场景流估计方法在对点云进行全局... 详细信息

随着激光雷达传感器的发展和广泛应用,点云数据的采集成本显著降低,点云成为机器视觉任务中的主流数据类型。点云的场景流能够描述物体的三维运动信息,场景流估计任务也受到越来越多的关注。然而,现有的场景流估计方法在对点云进行全局匹配时搜索范围大计算成本高,在提取点云特征时,现有方法也并未考虑点云间的关联信息,导致出现一些错误和异常匹配,降低了网络的估计精度。针对上述问题,本文改进了基于最优传输理论的场景流估计方法,主要工作包括以下几个方面:首先,针对现有场景流估计方法大多采用全局匹配,计算复杂度高、精度与可靠性得不到保障的问题,提出一种基于最优传输的区域点云场景流估计方法。为解决点云特征提取问题,设计一种基于Point Net++的点云数据特征提取模块;为解决全局匹配中点云搜索范围大导致的噪点问题,设计一种根据关键点划分区域的区域场景流估计模块;为解决区域估计法中近邻点场景流相差较大的问题,设计了基于点云邻域一致性的场景流优化模块;在经典的Flying Things3D和KITTI数据集上开展实验研究,验证该方法在大规模点云场景流估计中的有效性。其次,针对Transformer结构在点云应用中缺乏对点云内部几何结构特征的关注,以及深度学习中的模型可解释性问题,本文提出了一种新的FPFH-Transformer结构,将传统点云特征快速点特征直方图与Transformer结构相结合,在学习点云内部和点云间关联特征时不丢失点云原有的几何特征,进一步提升对点云特征的提取能力。最后,针对现有场景流估计方法在提取点云特征时丢失了点云间的关联信息,本文提出一种融合FPFH-Transformer结构的点云场景流混合估计方法,通过该模块学习关键点云内部各点和点云之间的关联信息,提高关键点匹配精度;为了解决区域估计法中区域内各点场景流估计值对单一关键点的依赖性,设计了一种点对多块的场景流估计方法;提出了一种能够全面衡量场景流估计值与真实值之间差异的综合损失函数,在Flying Things3D和KITTI数据集上的实验表明了混合估计法的优越性能。

关键词：点云场景流最优传输快速点特征直方图

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基于深度学习的点云场景流估计

基于深度学习的点云场景流估计

作者：郑晗大连理工大学

学位级别：硕士

场景流是定义在连续场景间的3D运动场,快速而准确的估计场景流可以得到连续场景间的运动信息,对机器人技术和自动驾驶任务有重要的意义。点云场景流估计的传统方法一直有耗时长、准确度不够的问题,而基于深度学习的点云场景流估计方法... 详细信息

场景流是定义在连续场景间的3D运动场,快速而准确的估计场景流可以得到连续场景间的运动信息,对机器人技术和自动驾驶任务有重要的意义。点云场景流估计的传统方法一直有耗时长、准确度不够的问题,而基于深度学习的点云场景流估计方法表现出更加出色的性能。在该领域的探索中,从连续点云中回归出场景流依然存在很多挑战。本文简单的将场景流任务分为匹配和回归两个过程,在匹配过程中的问题包含如何增大匹配范围、提高匹配准确度等;回归过程中的问题包含如何在上采样过程中保留细节信息、离群点处理、平滑优化等。当前很多的点云场景流估计方法更多关注到匹配过程而较少关注到回归过程,尤其是根据几何先验知识对场景流进行优化。本文提出基于邻域一致性的点云场景流传播更新方法,在回归过程中使用先验的点云局部几何信息进行场景流的优化。具体来说,基于邻域一致性的点云场景流更新方法包括置信度预测模块和场景流传播模块:置信度预测模块对骨干网络估计出的粗糙场景流图,根据邻域信息估计置信度图,该置信度图表明了点云上每个点上场景流估计的准确程度。场景流传播模块根据局部一致性的几何约束,对低置信度点集的场景流进行更新,从而提升整个场景流图的准确度。在合成数据集和真实数据集的测试评估结果,证明了该方法的有效性,并因为邻域一致性的几何假设更符合真实场景的先验假设,所以在真实数据集上的提升更加明显。由于为点云场景中的每个点标记场景流向量是十分昂贵的,所以真实点云场景数据集几乎没有场景流标签,现有的点云场景流监督方法主要在合成数据集上进行训练,在真实数据集上进行微调和测试,这种训练数据的限制,使网络的训练没有真实场景的参与,限制了场景流估计网络在真实环境中的有效性。为解决这一问题,本文提出一种半监督的场景流估计方法,使用两个结构相同但是初始化不同的场景流网络的输出结果构建伪标签,使用伪标签监督无标签数据。半监督训练方式可以有效使用现有少量的有标签真实点云场景配合大量无标签点云数据对网络进行训练。在真实数据集上的测试结果显著优于只使用有标签数据微调的结果,展示出在真实场景中巨大的应用前景。

关键词：点云场景流深度学习

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基于语义分割的双目场景流估计

电子学报 2020年第4期48卷 631-636页

作者：陈震马龙张聪炫黎明吴俊劼江少锋南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室江西南昌330063 中国科学院自动化研究所北京100190

针对现有场景流计算方法在复杂场景、大位移和运动遮挡等情况下易产生运动边缘模糊的问题,提出一种基于语义分割的双目场景流估计方法.首先,根据图像中的语义信息类别,通过深度学习的卷积神经网络模型将图像划分为带有语义标签的区域;... 详细信息

针对现有场景流计算方法在复杂场景、大位移和运动遮挡等情况下易产生运动边缘模糊的问题,提出一种基于语义分割的双目场景流估计方法.首先,根据图像中的语义信息类别,通过深度学习的卷积神经网络模型将图像划分为带有语义标签的区域;针对不同语义类别的图像区域分别进行运动建模,利用语义知识计算光流信息并通过双目立体匹配的半全局匹配方法计算图像视差信息.然后,对输入图像进行超像素分割,通过最小二乘法耦合光流和视差信息,分别求解每个超像素块的运动参数.最后,在优化能量函数中添加语义分割边界的约束信息,通过更新像素到超像素块的映射关系和超像素块到移动平面的映射关系得到最终的场景流估计结果.采用KITTI 2015标准测试图像序列对本文方法和代表性的场景流计算方法进行对比分析.实验结果表明,本文方法具有较高的精度和鲁棒性,尤其对于复杂场景、运动遮挡和运动边缘模糊的图像具有较好的边缘保护作用.

关键词：语义分割场景流深度学习双目立体匹配最小二乘法超像素分割运动遮挡边缘保护

北京国土空间规划实施监测网络技术框架构建研究

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城乡规划 2024年第3期 28-36页

作者：张晓东孙道胜程辉何莲娜翁亚妮清华大学北京市城市规划设计研究院数字技术规划中心北京城垣数字科技有限责任公司

在国土空间规划智慧化转型、全生命周期管理、“多规”协同与精准传导等治理现代化要求下，国土空间规划实施监测网络成为重要的技术集成与支撑手段。文章从国土空间、规划实施和监测网络三者之间的关系辨析入手，结合北京作为特大城市... 详细信息

在国土空间规划智慧化转型、全生命周期管理、“多规”协同与精准传导等治理现代化要求下，国土空间规划实施监测网络成为重要的技术集成与支撑手段。文章从国土空间、规划实施和监测网络三者之间的关系辨析入手，结合北京作为特大城市的经验，提出北京国土空间规划实施监测网络的总体框架体系设计，包括场景流、业务流和数据流子体系的设计，并提出数字技术支撑体系。同时结合具体的实践案例，探讨国土空间规划实施监测网络体系的建设路径，进一步明确场景流的价值导向、业务流的责权边界、数据流的精度规则，提出面向全国开展网络建设的措施建议。

关键词： CSPON 北京场景流业务流数据流

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基于双目稀疏场景流的智能车运动目标检测

成都信息工程大学学报 2023年第4期38卷 381-386页

作者：刘明文蒋涛袁建英顾硕鑫徐智勇雷婷成都信息工程大学自动化学院四川成都610225

为提高无人驾驶汽车视觉运动目标检测精度,提出一种基于深度学习与稀疏场景流结合的运动目标检测方法。首先使用深度学习网络SOLO V2分割交通场景,提取行人、车辆等潜在运动目标,缩小场景内运动目标搜索范围。其次,利用背景中特征匹配... 详细信息

为提高无人驾驶汽车视觉运动目标检测精度,提出一种基于深度学习与稀疏场景流结合的运动目标检测方法。首先使用深度学习网络SOLO V2分割交通场景,提取行人、车辆等潜在运动目标,缩小场景内运动目标搜索范围。其次,利用背景中特征匹配点估计相机自运动参数,在此基础上将潜在运动区域前后两帧特征点坐标映射到同一坐标系下,进而计算出仅由运动目标产生的稀疏场景流。最后,根据每个目标场景流估计误差的不同,计算每个目标场景流估计的不确定度,然后使用独立自适应阈值用于运动状态判断。使用KITTI数据集进行测试,实验结果表明:所提算法能明显提升运动目标检测精度,算法精度和召回率在两组数据集分别为92.3%、94.4%和87.4%、95.1%。

关键词：无人驾驶汽车运动目标检测场景流自适应阈值