检索结果-南通市图书馆

作者：孙垚哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

近些年来,随着由数据驱动的机器学习技术的发展,自动驾驶技术越来越受到学术界以及工业界的关注。大多数公众都非常关注自动驾驶应用技术的可靠性以及安全问题。考虑到在现实世界的应用,自动驾驶系统应当能够处理在运行过程中所遇到的... 详细信息

近些年来,随着由数据驱动的机器学习技术的发展,自动驾驶技术越来越受到学术界以及工业界的关注。大多数公众都非常关注自动驾驶应用技术的可靠性以及安全问题。考虑到在现实世界的应用,自动驾驶系统应当能够处理在运行过程中所遇到的复杂场景和极端天气情况。因此,如何量化地评估交通场景对于自动驾驶系统带来的挑战以及如何选择更具有信息量的交通场景样本成了发展自动驾驶系统感知和决策技术的核心问题。本课题的目标是发展一组自动驾驶场景的评估指标,对应的计算方法以及对于交通场景数据的评估策略。本课题重点着手解决以下几个技术问题:如何定义场景态势的指标,能够反映自动驾驶场景的复杂度和多样性?如何构建场景模型,以表示交通场景中的多模态信息?如何使用这些指标和模型来评估交通场景数据?本工作提出了一组场景态势复杂度和多样性指标,多模态场景模型,场景图表示模型和场景态势度量计算网络。场景态势复杂度和多样性指标用来描述场景的复杂度和多样性。多模态场景模型用来表示场景中的多模态感知信息。场景图表示模型用来评估场景的多样性。态势度量计算网络用来计算场景模型对应场景的态势复杂度指标。本课题基于自动驾驶数据集nu Scenes,使用3D目标检测模型SECOND验证了所提出的场景分析方法。实验结果显示本课题所提出的方法可以用来评估自动驾驶数据样本,以提高模型的训练效率以及验证效果。该技术可以应用在构建自动驾驶数据集时的场景智能采样以及在自动驾驶模拟中的极端场景构建。

关键词：自动驾驶交通场景分析场景表示神经网络

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基于3D卷积神经网络的MPI新视点合成算法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2023年第5期43卷 77-82页

作者：霍智勇魏俊宇郭权陈奕杭南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

多平面图像(Multiplane Image, MPI)能够构造出一种以相机为中心、按深度分层的三维场景显式表示,用于新视点合成研究与应用。由于MPI生成预测网络在训练时不能有效捕获深度平面间遮挡区域的空间特征,使得MPI合成的新视点图像往往存在... 详细信息

多平面图像(Multiplane Image, MPI)能够构造出一种以相机为中心、按深度分层的三维场景显式表示,用于新视点合成研究与应用。由于MPI生成预测网络在训练时不能有效捕获深度平面间遮挡区域的空间特征,使得MPI合成的新视点图像往往存在明显的伪影和扭曲。为此提出利用3D卷积神经网络捕捉深度平面间的空间特征,用于提高对平面图像几何结构和Alpha值的预测能力,从而实现高质量MPI场景表示和新视点合成目标。在两个数据集上的数值实验表明,算法在窄基线视点外推和宽基线多视点内插任务中能够有效消除合成新视点图像中的伪影和扭曲。当参考视点水平基线宽度增大一倍且不增加MPI深度平面数量时,算法仍然能够有效地预测出不同深度平面的遮挡区域信息,从而保证了视点内插合成图像的质量。

关键词：多平面图像场景表示视点图像合成 3D卷积神经网络

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多视点视频系统中虚拟视点合成算法的研究与实现

多视点视频系统中虚拟视点合成算法的研究与实现

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作者：李放清华大学

学位级别：硕士

多视点视频是近几年视频处理领域研究的热点方向。多视点视频是针对即将出现的交互式多媒体应用提出的,其所涵盖的双目立体视频与多视点视频播放将在未来几年中实用化,它将解决 3D 交互视频的表现、交互、存储和传输等问题。它的主要特... 详细信息

多视点视频是近几年视频处理领域研究的热点方向。多视点视频是针对即将出现的交互式多媒体应用提出的,其所涵盖的双目立体视频与多视点视频播放将在未来几年中实用化,它将解决 3D 交互视频的表现、交互、存储和传输等问题。它的主要特点在于能够为用户提供交互选择观看视点的功能。虚拟视点的合成技术是提供交互功能的关键技术。虚拟视点的合成技术用来生成在视点切换过程中平滑过渡的虚拟图像。本文主要对视频内容的分层描述,视频对象的分割技术和虚拟视点图像的合成方法等内容进行了研究,并设计和实现了在大角度会聚拍摄条件的虚拟视点合成算法。论文的主要内容包括:(1)基于多视点视频的虚拟会议场景表示和前景提取与跟踪算法主要工作是建立半沉浸的投影显示设备构造虚拟环境,提出基于水线的视频对象分割算法,实现稳定的虚拟会议静态背景环境下与会者对象实时提取;采用线性视点合成算法,实现了基于位置的多视点视频重构合成。(2)多视点视频系统合成算法的设计与实现主要工作是在多视点视频系统之中合成算法的设计和实现。多视点视频系统中合成算法主要处理两部分内容:前景物体和背景。在合成的过程中采用不同的手段处理前景和背景。对于前景的合成算法主要分为三个步骤:图像特征的提取和跟踪,建立对应视频对象的不完全三维结构,生成中间图像的插值运算。对于背景的处理采用 sprite 的方法生成一幅摄像机系统覆盖场景的全景图。通过前后场景的融合形成虚拟视点图像。(3)多视点视频虚拟视点图像合成方法的改进改进的目的主要包括两个方面:合成图像的质量和合成算法的整体处理速度。合成虚拟图像的质量是最终评判算法的重要因素。我们主要考虑从图像特征跟踪的质量和数量以及图像中视频对象的边缘处理两个方面进行改进。关于算法的处理速度主要从系统级的模块设计,算法级的优化两个方面给出了设计方案。以上改进通过测试序列进行了验证。

关键词：多视点视频虚拟视点合成视频对象分割场景表示

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