ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
首页 > 其他分享> 文章详细

DeepLiDARFlow: A Deep Learning Architecture For Scene Flow Estimation Using Monocular Camera and Spa

2021-01-09 09:29:17  阅读:290  来源: 互联网

标签:场景 Monocular DeepLiDARFlow Flow RGB 激光雷达 光流 三维重建


场景光流是对场景中运动和几何模型的稠密三维重建。大多数的系统都是利用双目图像作为输入输出场景的三维重建结果。现存的系统都是比较依赖RGB图像的质量而且在一些反光物体,遮挡,病态的光线场景下表现很差。雷达在上述的环境中影响就很小,但是由于雷达数据的稀疏性导致雷达的特征不适合用来匹配。所以激光和视觉结合通过改善和产生鲁棒的特征用来匹配,可以克服每个传感器的不足。在这个系统中作者提出了一个新的基于激光雷达和视觉结合的框架,通过在单目相机的多个尺度上融合高层次的RGB和LiDAR数据来预测稠密的场景光流。这个系统在上述提到的场景的表现大大由于单相机和单激光雷达的方法。作者在KITTI和FlyingThings3D数据集上都进行了测试,并开源了代码:https:github.com/dfki-av/DeepLiDARFlow
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

标签:场景,Monocular,DeepLiDARFlow,Flow,RGB,激光雷达,光流,三维重建
来源: https://blog.csdn.net/qq_40114620/article/details/112387624

本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享;
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除;
5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有