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基于激光雷达的PointPillars-S三维目标检测算法
1
作者
赵增旭
胡连庆
+1 位作者
任彬
袁帅
《光子学报》
北大核心
2025年第6期10-20,共11页
针对基于Pillar的目标检测算法在体素编码过程中局部细粒度丢失、主干特征提取不充分等问题,提出基于多注意力体素编码与复合主干的三维目标检测算法。该方法引入了多注意力编码模块,融合逐点注意力、通道注意力和体素注意力,增强对体...
针对基于Pillar的目标检测算法在体素编码过程中局部细粒度丢失、主干特征提取不充分等问题,提出基于多注意力体素编码与复合主干的三维目标检测算法。该方法引入了多注意力编码模块,融合逐点注意力、通道注意力和体素注意力,增强对体素内局部信息和通道信息特征提取,减少体素编码过程细粒度丢失;使用复合主干网络并结合特征融合模块,整合来自不同主干网络的特征信息,增强模型对于复杂场景的理解和表征能力;最后,分类损失函数通过增加扰动项,精细地控制不同类别样本的损失值,缓解因分类样本不平衡带来的影响。KITTI公开数据集实验结果表明,改进后的算法在满足实时性的前提下对汽车、骑行者、行人的平均检测精度分别提升1.77%、1.53%和7.68%,验证了该方法的有效性。
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关键词
目标检测
体素编码
注意力机制
复合主干
特征融合
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职称材料
基于功能磁共振成像的立体图像分辨
被引量：
1
2
作者
李元
郑宏娜
+2 位作者
姚力
龙志颖
侯春萍
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期608-617,共10页
视觉是人与外界互动获取信息的主要手段,而双目视差信息是人脑估计外界环境深度结构的重要视觉线索之一.因此,研究人脑处理双目视差的神经机制对了解人类的视觉系统意义重大.功能磁共振成像(f MRI)技术为双目视差研究提供了有效手段.目...
视觉是人与外界互动获取信息的主要手段,而双目视差信息是人脑估计外界环境深度结构的重要视觉线索之一.因此,研究人脑处理双目视差的神经机制对了解人类的视觉系统意义重大.功能磁共振成像(f MRI)技术为双目视差研究提供了有效手段.目前在f MRI研究中,虽然已经有很多研究利用f MRI技术深入探究了人脑处理双目视差信息的神经机制,但是利用该技术采集的人脑信号如何分辨包含双目视差信息的立体图像依然有待研究.针对这一问题,设计了一种基于f MRI的实验,该实验选用随机点图生成人造立体视图像作为实验刺激;相较于自然立体图像,该种立体图像可以更加方便地提取出立体图像中包含的图像特征.结合实验特性提出了一种基于lasso回归算法的体素编码模型,该模型利用了视觉感受野的稀疏特性,可以较好地借助立体图像中的二维特征并对fMRI数据进行编码分析和解码分析.其编码分析结果表明利用体素编码模型可以较好预测人脑接收立体图像的脑信号的体素广泛分布在人脑的各个视觉区中,并且大部分体素分布在初级视区V1、V2d和V3d中.解码分析结果表明,初级视觉区V1可以利用立体图像中的二维特征实现立体图像的识别,并且背侧视觉区V3d、V7和h MT+/V5可以与V1协同工作进行立体图像的识别.
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关键词
功能磁共振成像
体素编码
模型
解码
立
体
视觉
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职称材料
基于局部和全局采样点云数据简化算法研究
被引量：
9
3
作者
付玮
吴禄慎
陈华伟
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期1004-1008,共5页
3D激光扫描方法获取的点云数据存在大量冗余数据,为便于重建模型,对点云数据简化技术的关键是在简化数据的同时,最大限度地保留点云数据的原有特征,对点云数据简化技术进行了研究,提出了一种基于局部和全局点云特征相融合的简化算法,通...
3D激光扫描方法获取的点云数据存在大量冗余数据,为便于重建模型,对点云数据简化技术的关键是在简化数据的同时,最大限度地保留点云数据的原有特征,对点云数据简化技术进行了研究,提出了一种基于局部和全局点云特征相融合的简化算法,通过基于点云的网格分割的非均匀网格法来提取局部点云特征,并且通过基于空间体素化方法对点云进行全局采样,然后将二者特征融合,获取最佳的简化特征效果。实验表明,该算法能够适应各种类型曲面数据的简化要求,其点云简化最大误差为0.02812,点云简化平均误差为0.000472,并与非均匀网格算法和空间体素法做比较,其简化效率高,简化误差小。由此可见,该方法简化点云不但具有较高的简化效率,同时又很好地保留了原始数据的细节特征。
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关键词
点云数据简化
体
素
化
编码
局部点云采样
全局点云采样
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职称材料
题名
基于激光雷达的PointPillars-S三维目标检测算法
1
作者
赵增旭
胡连庆
任彬
袁帅
机构
石家庄铁道大学机械工程学院
沈阳建筑大学计算机科学与工程学院
出处
《光子学报》
北大核心
2025年第6期10-20,共11页
基金
辽宁省科技厅基础应用研究项目(No.2023JH2/101300212)。
文摘
针对基于Pillar的目标检测算法在体素编码过程中局部细粒度丢失、主干特征提取不充分等问题,提出基于多注意力体素编码与复合主干的三维目标检测算法。该方法引入了多注意力编码模块,融合逐点注意力、通道注意力和体素注意力,增强对体素内局部信息和通道信息特征提取,减少体素编码过程细粒度丢失;使用复合主干网络并结合特征融合模块,整合来自不同主干网络的特征信息,增强模型对于复杂场景的理解和表征能力;最后,分类损失函数通过增加扰动项,精细地控制不同类别样本的损失值,缓解因分类样本不平衡带来的影响。KITTI公开数据集实验结果表明,改进后的算法在满足实时性的前提下对汽车、骑行者、行人的平均检测精度分别提升1.77%、1.53%和7.68%,验证了该方法的有效性。
关键词
目标检测
体素编码
注意力机制
复合主干
特征融合
Keywords
Object detection
Voxel encoding
Attention mechanism
Composite backbone
Feature fusion
分类号
TN958.98 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于功能磁共振成像的立体图像分辨
被引量：
1
2
作者
李元
郑宏娜
姚力
龙志颖
侯春萍
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
北京师范大学信息科学与技术学院
北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室
出处
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期608-617,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61520106002
61471262)
国家自然科学基金重点资助项目(61731003)~~
文摘
视觉是人与外界互动获取信息的主要手段,而双目视差信息是人脑估计外界环境深度结构的重要视觉线索之一.因此,研究人脑处理双目视差的神经机制对了解人类的视觉系统意义重大.功能磁共振成像(f MRI)技术为双目视差研究提供了有效手段.目前在f MRI研究中,虽然已经有很多研究利用f MRI技术深入探究了人脑处理双目视差信息的神经机制,但是利用该技术采集的人脑信号如何分辨包含双目视差信息的立体图像依然有待研究.针对这一问题,设计了一种基于f MRI的实验,该实验选用随机点图生成人造立体视图像作为实验刺激;相较于自然立体图像,该种立体图像可以更加方便地提取出立体图像中包含的图像特征.结合实验特性提出了一种基于lasso回归算法的体素编码模型,该模型利用了视觉感受野的稀疏特性,可以较好地借助立体图像中的二维特征并对fMRI数据进行编码分析和解码分析.其编码分析结果表明利用体素编码模型可以较好预测人脑接收立体图像的脑信号的体素广泛分布在人脑的各个视觉区中,并且大部分体素分布在初级视区V1、V2d和V3d中.解码分析结果表明,初级视觉区V1可以利用立体图像中的二维特征实现立体图像的识别,并且背侧视觉区V3d、V7和h MT+/V5可以与V1协同工作进行立体图像的识别.
关键词
功能磁共振成像
体素编码
模型
解码
立
体
视觉
Keywords
functional magnetic resonance imaging(fMRI)
voxel-wise encoding model
decoding
stereo vision
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于局部和全局采样点云数据简化算法研究
被引量：
9
3
作者
付玮
吴禄慎
陈华伟
机构
南昌大学机电工程学院
南昌航空大学航空制造工程学院
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期1004-1008,共5页
基金
国家自然基金项目(No.51065021)
国家自然基金项目(No.51365037)资助
文摘
3D激光扫描方法获取的点云数据存在大量冗余数据,为便于重建模型,对点云数据简化技术的关键是在简化数据的同时,最大限度地保留点云数据的原有特征,对点云数据简化技术进行了研究,提出了一种基于局部和全局点云特征相融合的简化算法,通过基于点云的网格分割的非均匀网格法来提取局部点云特征,并且通过基于空间体素化方法对点云进行全局采样,然后将二者特征融合,获取最佳的简化特征效果。实验表明,该算法能够适应各种类型曲面数据的简化要求,其点云简化最大误差为0.02812,点云简化平均误差为0.000472,并与非均匀网格算法和空间体素法做比较,其简化效率高,简化误差小。由此可见,该方法简化点云不但具有较高的简化效率,同时又很好地保留了原始数据的细节特征。
关键词
点云数据简化
体
素
化
编码
局部点云采样
全局点云采样
Keywords
point cloud simplification
voxelization coding
local point cloud sampling
global point cloud sampling
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于激光雷达的PointPillars-S三维目标检测算法
赵增旭
胡连庆
任彬
袁帅
《光子学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于功能磁共振成像的立体图像分辨
李元
郑宏娜
姚力
龙志颖
侯春萍
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2019
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于局部和全局采样点云数据简化算法研究
付玮
吴禄慎
陈华伟
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2015
9
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职称材料
已选择
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