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深度学习技术的三维激光雷达目标分割研究
被引量：
1
1
作者
李晓雯
李建微
陈晓洁
《激光杂志》
北大核心
2020年第11期71-75,共5页
为解决传统雷达目标分割噪声影响以及连通性较差等问题,提出引入深度学习技术的三维激光雷达目标分割方法。分析深度学习技术工作原理,设置学习数据输入层、隐层以及输出层的单元数据组取值;根据贝叶斯概率生成模型,获取三维激光雷达目...
为解决传统雷达目标分割噪声影响以及连通性较差等问题,提出引入深度学习技术的三维激光雷达目标分割方法。分析深度学习技术工作原理,设置学习数据输入层、隐层以及输出层的单元数据组取值;根据贝叶斯概率生成模型,获取三维激光雷达目标分割的实际期望值;引入表征转换机理论,衡量目标图像与参考杂波图像间相似程度;通过回归性问题计算图像参考杂波程度较高部分并进行消除,实现三维激光雷达目标分割。实验结果表明,所提方法可有效实现三维激光雷达目标分割,且计算过程简单,目标分割准确度较高。
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关键词
深度学习
三维激光雷达
目标分割
表征转换机理论
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题名
深度学习技术的三维激光雷达目标分割研究
被引量：
1
1
作者
李晓雯
李建微
陈晓洁
机构
龙岩学院数学与信息工程学院
福州大学物理与信息学院
出处
《激光杂志》
北大核心
2020年第11期71-75,共5页
基金
福建省科技厅引导性项目(No.2017Y0066)。
文摘
为解决传统雷达目标分割噪声影响以及连通性较差等问题,提出引入深度学习技术的三维激光雷达目标分割方法。分析深度学习技术工作原理,设置学习数据输入层、隐层以及输出层的单元数据组取值;根据贝叶斯概率生成模型,获取三维激光雷达目标分割的实际期望值;引入表征转换机理论,衡量目标图像与参考杂波图像间相似程度;通过回归性问题计算图像参考杂波程度较高部分并进行消除,实现三维激光雷达目标分割。实验结果表明,所提方法可有效实现三维激光雷达目标分割,且计算过程简单,目标分割准确度较高。
关键词
深度学习
三维激光雷达
目标分割
表征转换机理论
Keywords
deep learning
3D lidar
target segmentation
theory of representation converter
分类号
TN181 [电子电信—物理电子学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
深度学习技术的三维激光雷达目标分割研究
李晓雯
李建微
陈晓洁
《激光杂志》
北大核心
2020
1
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