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多视角融合的三维点云实时语义分割方法、装置及车辆

2026-07-08 14:40:07 59次浏览

技术特征:

1.一种多视角融合的三维点云实时语义分割方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的多视角融合的三维点云实时语义分割方法,其特征在于,还包括:

3.根据权利要求1所述的多视角融合的三维点云实时语义分割方法,其特征在于,所述根据每个点云数据的基本特征得到所述每个点云数据的特征向量,包括:

4.根据权利要求3所述的多视角融合的三维点云实时语义分割方法,其特征在于,所述基于所述邻域特征向量计算所述每个点云数据的特征权重,包括:

5.根据权利要求1所述的多视角融合的三维点云实时语义分割方法,其特征在于,所述根据所述综合置信度评分得到所述每个点云数据的最终预测结果,包括:

6.根据权利要求1所述的多视角融合的三维点云实时语义分割方法,其特征在于,所述确定所述每个点云数据的邻域点集合和所述邻域点集合的特征矩阵,包括:

7.根据权利要求1所述的多视角融合的三维点云实时语义分割方法,其特征在于,在获取点云数据集之前,还包括:

8.一种多视角融合的三维点云实时语义分割装置,其特征在于,包括:

9.一种车辆,其特征在于,包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序,以实现如权利要求1-7任一项所述的多视角融合的三维点云实时语义分割方法。

10.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被执行,以用于实现如权利要求1-7任一项所述的多视角融合的三维点云实时语义分割方法。


技术总结
本发明涉及自动驾驶技术领域,特别涉及一种多视角融合的三维点云实时语义分割方法、装置及车辆,包括:对原始点云数据进行配准拼接,得到以自车为中心的全视场角点云数据,将点云中每个点的基本特征转换为一系列特征向量,对点云进行逐层细化处理,捕获局部细节并整合全局上下文信息,根据点云注意力机制进行特征的多尺度融合,通过置信度过滤机制,输出每个点的语义标签预测值。由此,解决了点云语义分割方法难以适应复杂多变的道路场景,特征表达不完全,且存在局限性,如量化损失、语义不一致性、计算效率低下等问题,显著提升了自动驾驶场景下点云数据的语义分割精度,实现了自动驾驶场景下点云语义分割中局部细节处理与全局上下文信息整合。

技术研发人员:周剑,段聪,王斯远,唐有辰,肖进胜,李必军
受保护的技术使用者:武汉大学
技术研发日:
技术公布日:2024/12/2
文档序号 : 【 40203375 】

技术研发人员:周剑,段聪,王斯远,唐有辰,肖进胜,李必军
技术所有人:武汉大学

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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周剑段聪王斯远唐有辰肖进胜李必军武汉大学
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