在线观看精品国内_欧美午夜精品一区区电影_国产在线视频欧美_日韩精品视频秒播网站_日韩美欧国产在线视频

快速發布求購| | | | | 加微群|
關注我們
本站客戶服務

線上客服更便捷

儀表網官微

掃一掃關注我們

|
客戶端
儀表APP

安卓版

儀表手機版

手機訪問更快捷

儀表小程序

更多流量 更易傳播


您現在的位置:儀表網>分析檢測>資訊列表>科學島團隊提出一種基于注意力機制和數據增強的點云3D目標檢測方法

科學島團隊提出一種基于注意力機制和數據增強的點云3D目標檢測方法

2024年11月25日 15:55:14 人氣: 12575 來源: 合肥物質科學研究院 作者:李軍儒
  【儀表網 研發快訊】近日,中國科學院合肥物質院智能所王智靈研究員課題組提出了一種基于注意力機制和數據增強的點云3D目標檢測方法,有效提高了自動駕駛車輛對成像小目標的檢測性能。該研究成果被智能交通領域國際頂級期刊IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 正式接收,并以“Early Access”的方式網絡首發 。
 
  基于激光雷達點云的3D物體檢測對于自動駕駛至關重要。為了從稀疏無序的點云數據中提取信息,通常將點云轉換為偽圖像,使數據緊湊有序。然而,這些方法在特征提取能力上有限,并且在轉換過程中常常丟失關鍵信息,導致檢測精度下降,對成像較小的目標物體的檢測識別能力不足。
 
  針對這些問題,研究團隊提出了一種新的3D目標方法SCNet3D,該方法從特征和數據兩個角度解決特征增強、信息保存和小目標檢測的問題。首先,方法引入了一個特征增強模塊(FEM),使用注意力機制在三維空間中對特征進行加權,并逐層從局部到全局增強3D特征。其次,設計了一個STMod-Convolution網絡(SCNet),通過兩個通道(一個用于基礎特征,一個用于高級特征)實現了對BEV偽圖像充分的特征提取和融合。此外,還通過一種具有形狀和距離感知能力的數據增強方法(SDAA),在訓練過程中向點云添加更多包含豐富信息的樣本。對比實驗驗證了在目標成像小、干擾強的環境中該方法檢測性能具有明顯優勢。
 
  碩士研究生李軍儒為論文的第一作者,王智靈研究員為論文的通訊作者,碩士研究生龔殿城、王純純參與了相關工作。該項研究工作得到了安徽省重大科技專項的支持。
 
SCNet3D模型結構
關鍵詞: 3D物體檢測
全年征稿/資訊合作 聯系郵箱:ybzhan@vip.qq.com
版權與免責聲明
1、凡本網注明"來源:儀表網"的所有作品,版權均屬于儀表網,未經本網授權不得轉載、摘編或利用其它方式使用上述作品。已經本網授權使用作品的,應在授權范圍內使用,并注明"來源:儀表網"。違反上述聲明者,本網將追究其相關法律責任。
2、本網轉載并注明自其它來源的作品,目的在于傳遞更多信息,并不代表本網贊同其觀點或證實其內容的真實性,不承擔此類作品侵權行為的直接責任及連帶責任。其他媒體、網站或個人從本網轉載時,必須保留本網注明的作品來源,并自負版權等法律責任。
3、如涉及作品內容、版權等問題,請在作品發表之日起一周內與本網聯系,否則視為放棄相關權利。
4、合作、投稿、轉載授權等相關事宜,請聯系本網。

企業推薦

更多
聯系我們

客服熱線: 0571-87759942

加盟熱線: 0571-87756399

媒體合作: 0571-87759945

投訴熱線: 0571-87759942

關注我們
  • 下載儀表站APP

  • Ybzhan手機版

  • Ybzhan公眾號

  • Ybzhan小程序