点云语义分割相关论文
随着三维激光扫描技术的发展,利用三维扫描仪获得的点云数据创建语义丰富的既有建筑BIM（As-built BIM）已经成为国内外学者研究的热点......
近年来，三维点云语义分割方法获得了很大的发展。其中代表性的方法为基于稀疏卷积的方法。但是由于稀疏卷积会带来全局上下文信息的......
语义分割是智能机器人由感知智能迈向认知智能的重要基础，当前针对点云数据的语义分割方法存在实时性差、精度低等现象。本文系统分......
在三维空间数据获取技术飞速发展的驱动下,点云已成为精确刻画现实世界最有效的手段之一。因此,基于高精度的室内场景点云语义分割......
三维目标检测是计算机视觉领域的热门研究内容之一。在自动驾驶系统中，三维目标检测技术通过捕获周围的点云信息与RGB图像信息，对周......
室内场景语义理解任务中,三维点云语义分割是实现室内场景理解的重要基础,广泛应用于室内智能3D环境感知领域。随着深度学习技术在......
在计算机视觉研究领域中,三维场景理解一直是一个重要的研究方向。随着三维点云采集设备的不断发展,基于三维点云的场景理解受到越......
随着计算机视觉研究和工业生产技术的发展,现实场景感知技术已经在自动驾驶、室内机器人导航、场景识别等人工智能应用领域中得到......
机器视觉是环境感知的重要手段之一,是自动驾驶、机器人、工业检测等领域的研究热点,而点云数据的精细分析是其中的一项关键技术。......
无人驾驶技术与云计算、人工智能等技术的深度融合,为智能交通领域的发展带来深刻的变化。无人驾驶的核心技术主要包括环境感知、......
随着移动机器人技术的快速发展,无人驾驶、安保机器人等应用对同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）系......
近年来,随着深度传感器技术如激光雷达设备、RGB-D相机的不断发展、成熟,3D点云数据质量、获取效率及性价比不断提升,被广泛应用于......
三维场景散乱点云语义分割是实现室内三维场景理解与智能环境感知的前提和基础。近年来,国内外学者不断尝试将深度学习用于室内三......
随着人工智能的普及和传感技术的突破,无人驾驶技术近年来得到快速发展。多线激光雷达作为无人车主要的传感设备,其形成的点云数据......
本文以激光雷达捕获的点云数据为研究对象,并以深度学习为研究工具来深入探讨无人驾驶车辆对驾驶场景的认知问题。对驾驶场景的有......
在计算机视觉研究领域中,对三维场景进行有效的理解是诸多应用的前提条件,本文主要讨论了针对大范围室外场景的三维点云语义分割问......
