多重注意力非局部特征融合的序列影像–激光点云深度补全

张晨; 张飞; 陈驰; 杨必胜

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多重注意力非局部特征融合的序列影像–激光点云深度补全

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有效且准确的深度信息能够精确感知场景的几何结构。目前主要采用的是激光雷达传感器。但由于其扫描线数有限,深度信息的稠密度非常低。由此提出深度补全任务(Depth Completion),基于给定的稀疏深度值来估计稠密深度信息。本文针对先前深度补全存在的边界模糊和混合深度的问题,提出一种多重注意力非局部特征融合的序列影像–激光点云深度补全模型。该模型通过融合人序列影像和激光点云,实现了多模态数据的优势互补,通过网络学习到更丰富的特征。实验表明该方法可以有效降低误差,提高深度补全的效果,极大地提高例如目标识别、目标跟踪、路径规划等任务的精度。

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来源
《测绘科学技术》 |2022年第2期|111-120|共10页
作者
张晨; 张飞; 陈驰; 杨必胜;
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作者单位

武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉;

上海维智卓新信息科技有限公司;

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正文语种 chi
中图分类中等教育;
关键词
深度补全; 注意力机制; 自校准卷积; 非局部特征; 点云;

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