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图像语义特征引导与点云跨模态融合的三维目标检测方法
被引量：
2
1
作者
李辉
王俊印
+3 位作者
程远志
刘健
赵国伟
陈双敏
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第5期734-749,共16页
受到场景的复杂性和目标尺度变化、遮挡等影响,三维目标检测仍面临着诸多挑战.虽然跨模态特征融合图像和激光点云信息能够有效地提升三维目标检测性能,但在融合效果和检测性能上仍有待提升,为此,提出图像语义特征引导与点云跨模态融合...
受到场景的复杂性和目标尺度变化、遮挡等影响,三维目标检测仍面临着诸多挑战.虽然跨模态特征融合图像和激光点云信息能够有效地提升三维目标检测性能,但在融合效果和检测性能上仍有待提升,为此,提出图像语义特征引导与点云跨模态融合的三维目标检测方法.首先设计图像语义特征学习网络,采用双分支自注意力并行计算方式,实现全局语义特征增强,降低目标错误分类;然后提出图像语义特征引导的局部融合模块,采用元素级数据拼接将检索的图像局部语义特征引导融合点云数据,更好地解决跨模态信息融合存在的语义对齐问题;提出多尺度再融合网络,设计融合特征与激光雷达点云交互模块,学习融合特征和不同分辨率特征间的再融合,提高网络的检测性能;最后采用4种任务损失实现anchor-free的三维目标检测.在KITTI和nuScenes数据集中与其他方法进行对比,针对三维目标检测准确率达87.15%,并且实验结果表明,文中方法优于对比方法,具有更优的三维检测性能.
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关键词
三维目标检测
跨模态
语义特征
点云
无锚
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职称材料
时空嵌入感知与多任务协同优化的多目标跟踪
2
作者
梁孝国
李辉
+2 位作者
程远志
陈双敏
刘恒源
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第6期282-292,共11页
为解决多目标跟踪中遮挡频繁、场景拥挤以及目标尺度多变带来的跟踪挑战,提出时空嵌入感知与多任务协同优化的多目标跟踪方法。提出空间相关性模块以提取空间上带有目标上下文感知的判别力嵌入;提出时序相关性模块聚合来自空间相关性模...
为解决多目标跟踪中遮挡频繁、场景拥挤以及目标尺度多变带来的跟踪挑战,提出时空嵌入感知与多任务协同优化的多目标跟踪方法。提出空间相关性模块以提取空间上带有目标上下文感知的判别力嵌入;提出时序相关性模块聚合来自空间相关性模块提取的嵌入,用于生成时序注意力以引导空间相关性模块在遮挡频繁和拥挤场景下提取更具判别力的嵌入。由此,判别力的嵌入在增强关联鲁棒性的同时可预测更加精确的检测框以克服尺度多变问题,而精确的检测框则促进两个模块提取更加高质量的嵌入,从而实现嵌入提取、位置预测和数据关联多任务间的协同优化。在亲和力矩阵中引入检测框间的GIoU距离以进一步提升遮挡和拥挤场景中关联的鲁棒性。在MOT16、MOT17和MOT20数据集上的实验结果表明,提出的方法表现出比先进方法更优异的跟踪性能。
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关键词
多目标跟踪
时空嵌入感知
位置预测
数据关联
协同优化
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职称材料
题名
图像语义特征引导与点云跨模态融合的三维目标检测方法
被引量：
2
1
作者
李辉
王俊印
程远志
刘健
赵国伟
陈双敏
机构
青岛科技
大学
信息科学技术学院
哈尔滨工业大学计算机学部
南开
大学
计算机
学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第5期734-749,共16页
基金
国家自然科学基金(62002190,61702295)
国家重点研发计划(2023YFF0612102)
山东省自然科学基金(ZR2020MF036).
文摘
受到场景的复杂性和目标尺度变化、遮挡等影响,三维目标检测仍面临着诸多挑战.虽然跨模态特征融合图像和激光点云信息能够有效地提升三维目标检测性能,但在融合效果和检测性能上仍有待提升,为此,提出图像语义特征引导与点云跨模态融合的三维目标检测方法.首先设计图像语义特征学习网络,采用双分支自注意力并行计算方式,实现全局语义特征增强,降低目标错误分类;然后提出图像语义特征引导的局部融合模块,采用元素级数据拼接将检索的图像局部语义特征引导融合点云数据,更好地解决跨模态信息融合存在的语义对齐问题;提出多尺度再融合网络,设计融合特征与激光雷达点云交互模块,学习融合特征和不同分辨率特征间的再融合,提高网络的检测性能;最后采用4种任务损失实现anchor-free的三维目标检测.在KITTI和nuScenes数据集中与其他方法进行对比,针对三维目标检测准确率达87.15%,并且实验结果表明,文中方法优于对比方法,具有更优的三维检测性能.
关键词
三维目标检测
跨模态
语义特征
点云
无锚
Keywords
3D object detection
cross-modal
semantic feature
point cloud
anchor-free
分类号
TP391 [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
时空嵌入感知与多任务协同优化的多目标跟踪
2
作者
梁孝国
李辉
程远志
陈双敏
刘恒源
机构
青岛科技
大学
信息科学技术学院
哈尔滨工业大学计算机学部
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第6期282-292,共11页
基金
国家自然科学基金(62002190,61702295)
山东省自然科学基金(ZR2020MF036)
中国高校产学研创新基金“新一代信息技术创新项目”(2021ITA05047)。
文摘
为解决多目标跟踪中遮挡频繁、场景拥挤以及目标尺度多变带来的跟踪挑战,提出时空嵌入感知与多任务协同优化的多目标跟踪方法。提出空间相关性模块以提取空间上带有目标上下文感知的判别力嵌入;提出时序相关性模块聚合来自空间相关性模块提取的嵌入,用于生成时序注意力以引导空间相关性模块在遮挡频繁和拥挤场景下提取更具判别力的嵌入。由此,判别力的嵌入在增强关联鲁棒性的同时可预测更加精确的检测框以克服尺度多变问题,而精确的检测框则促进两个模块提取更加高质量的嵌入,从而实现嵌入提取、位置预测和数据关联多任务间的协同优化。在亲和力矩阵中引入检测框间的GIoU距离以进一步提升遮挡和拥挤场景中关联的鲁棒性。在MOT16、MOT17和MOT20数据集上的实验结果表明,提出的方法表现出比先进方法更优异的跟踪性能。
关键词
多目标跟踪
时空嵌入感知
位置预测
数据关联
协同优化
Keywords
multi-object tracking
spatial-temporal embedding perception
position prediction
data association
synergistic optimization
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
图像语义特征引导与点云跨模态融合的三维目标检测方法
李辉
王俊印
程远志
刘健
赵国伟
陈双敏
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
2
时空嵌入感知与多任务协同优化的多目标跟踪
梁孝国
李辉
程远志
陈双敏
刘恒源
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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