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动态场景下基于视觉同时定位与地图构建技术的多层次语义地图构建方法
被引量：
1
1
作者
梅天灿
秦宇晟
+2 位作者
杨宏
高智
李皓冉
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期1737-1746,共10页
为提高视觉同时定位与地图构建(SLAM)技术的环境适应性和语义信息理解能力,该文提出一种可以在动态场景下实现多层次语义地图构建的视觉SLAM方案。首先利用被迫移动物体与动态目标间的空间位置关系,并结合目标检测网络和光流约束判断真...
为提高视觉同时定位与地图构建(SLAM)技术的环境适应性和语义信息理解能力,该文提出一种可以在动态场景下实现多层次语义地图构建的视觉SLAM方案。首先利用被迫移动物体与动态目标间的空间位置关系,并结合目标检测网络和光流约束判断真正的动态目标,从而剔除动态特征点;其次提出一种基于超体素的快速点云分割方案,将基于静态区域构建的3维地图进行优化,构建了物体级的点云语义地图;同时构建的语义地图可以提供更高精度的训练数据样本,进一步用来提升目标检测网络性能。在TUM和ICL-NUIM数据集上的实验结果表明,该方法在定位精度上远优于目前主流的动态场景下的视觉SLAM方案,证明了该方法在高动态场景中具有较好的稳定性和鲁棒性;在建图精度和质量上,经过将重建的不同种类地图与各个现有方法进行比较,验证了提出的多层次语义地图构建的方法在静态和高动态场景中的有效性与适用性。
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关键词
视觉同时定位与地图构建技术
语义建图
动态场景
点云分割
目标检测
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职称材料
基于密度分类引导的双阶段雨天图像复原方法
被引量：
1
2
作者
梅天灿
曹敏
+2 位作者
杨宏
高智
易国洪
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期1383-1390,共8页
雨天作为最常见的恶劣天气,对图像造成的退化效应主要包括雨线对背景的遮挡、雨线累积形成的雨雾效应,从而导致很多为清晰成像条件设计的视觉系统运行效果大打折扣。为了实现雨线和雨雾同时去除、更鲁棒地处理各种真实雨天场景,该文提...
雨天作为最常见的恶劣天气,对图像造成的退化效应主要包括雨线对背景的遮挡、雨线累积形成的雨雾效应,从而导致很多为清晰成像条件设计的视觉系统运行效果大打折扣。为了实现雨线和雨雾同时去除、更鲁棒地处理各种真实雨天场景,该文提出了一种雨密度分类引导的双阶段雨天图像复原方法。该方法结合雨天物理模型先验与cGAN网络优化,综合考虑不同模式的雨线与雨雾,利用单独的雨密度分类网络为优化阶段提供引导信息,可以实现不同密度的雨线和雨雾图像复原。在公开合成数据集和真实雨天图像上进行了大量实验,定量和定性的结果均表明了所提方法在去雨有效性和泛化性上的优势。
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关键词
图像去雨
物理模型
cGAN
密度感知
特征融合
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职称材料
题名
动态场景下基于视觉同时定位与地图构建技术的多层次语义地图构建方法
被引量：
1
1
作者
梅天灿
秦宇晟
杨宏
高智
李皓冉
机构
武汉大学
电子
信息
学院
中国科
学院
空天
信息
创新研究院
武汉大学遥感信息与工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期1737-1746,共10页
基金
湖北省自然科学基金(2021CFA088)。
文摘
为提高视觉同时定位与地图构建(SLAM)技术的环境适应性和语义信息理解能力,该文提出一种可以在动态场景下实现多层次语义地图构建的视觉SLAM方案。首先利用被迫移动物体与动态目标间的空间位置关系,并结合目标检测网络和光流约束判断真正的动态目标,从而剔除动态特征点;其次提出一种基于超体素的快速点云分割方案,将基于静态区域构建的3维地图进行优化,构建了物体级的点云语义地图;同时构建的语义地图可以提供更高精度的训练数据样本,进一步用来提升目标检测网络性能。在TUM和ICL-NUIM数据集上的实验结果表明,该方法在定位精度上远优于目前主流的动态场景下的视觉SLAM方案,证明了该方法在高动态场景中具有较好的稳定性和鲁棒性;在建图精度和质量上,经过将重建的不同种类地图与各个现有方法进行比较,验证了提出的多层次语义地图构建的方法在静态和高动态场景中的有效性与适用性。
关键词
视觉同时定位与地图构建技术
语义建图
动态场景
点云分割
目标检测
Keywords
Visual Simultaneous Localization And Mapping(SLAM)
Semantic mapping
Dynamic environment
Point cloud segmentation
Object detection
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN919.82 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于密度分类引导的双阶段雨天图像复原方法
被引量：
1
2
作者
梅天灿
曹敏
杨宏
高智
易国洪
机构
武汉大学
电子
信息
学院
中国科
学院
空天
信息
创新研究院
武汉大学遥感信息与工程学院
武汉
工程
大学
计算机科学
与工程
学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期1383-1390,共8页
文摘
雨天作为最常见的恶劣天气,对图像造成的退化效应主要包括雨线对背景的遮挡、雨线累积形成的雨雾效应,从而导致很多为清晰成像条件设计的视觉系统运行效果大打折扣。为了实现雨线和雨雾同时去除、更鲁棒地处理各种真实雨天场景,该文提出了一种雨密度分类引导的双阶段雨天图像复原方法。该方法结合雨天物理模型先验与cGAN网络优化,综合考虑不同模式的雨线与雨雾,利用单独的雨密度分类网络为优化阶段提供引导信息,可以实现不同密度的雨线和雨雾图像复原。在公开合成数据集和真实雨天图像上进行了大量实验,定量和定性的结果均表明了所提方法在去雨有效性和泛化性上的优势。
关键词
图像去雨
物理模型
cGAN
密度感知
特征融合
Keywords
Image deraining
Physics model
cGAN
Density-aware
Gated fusion
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
动态场景下基于视觉同时定位与地图构建技术的多层次语义地图构建方法
梅天灿
秦宇晟
杨宏
高智
李皓冉
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于密度分类引导的双阶段雨天图像复原方法
梅天灿
曹敏
杨宏
高智
易国洪
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
已选择
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参考文献
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