Sep, 2023

基于边缘辅助的 LiDAR 感知在有损点云压缩中的鲁棒性提升

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TL;DR我们提出了一种基于深度梯度的插值算法，用于改善 LiDAR 点云的质量，以减轻由于有损压缩导致的感知性能损失。与现有图像插值算法相比，我们的算法在从插值后的范围图像重建点云时显示出更好的定性结果。
real-time lidar perceptions3d object detectionsimultaneous localization and mappinglossy compressioninterpolation algorithm
发现论文，激发创造
  • 汽车传感器的混合点云语义压缩：性能评估

    本文提出了一个管道，用于在汽车场景中高效压缩 LiDAR 观测数据，首先利用 RangeNet++，一个用于语义推断点标签的深度神经网络来减少信道负载，其次是使用 Draco 对选择的点进行压缩，实验证明该方法可以在 LiDAR 的帧率下实现实时性。

    Mar, 2021

  • 基于循环神经网络和图像压缩方法的 3D 点云压缩

    我们提出了一种新的无损校准的 3D 至 2D 转换方法，使压缩算法能够高效利用二维表示中的空间相关性，通过常见的图像压缩方法和利用递归神经网络的自监督深度压缩方法对结构化表示进行压缩，还对 LiDAR 的强度测量值进行密集二维表示，并提出了一种评估压缩性能的新指标。与基于通用八叉树点云压缩或基于原始点云数据压缩的方法相比，我们的方法在定量和视觉性能上取得了最佳效果。

    Feb, 2024

  • 学习卷积变换用于有损点云几何压缩

    本篇论文介绍了基于学习的卷积变换和均匀量化的静态点云数据几何压缩方法，并将解码过程视为点云占用图的二元分类。该方法在 Microsoft Voxelized Upper Bodies 数据集上表现优异，平均 BDBR 节省率达 51.5%，且能够在低比特率下仍产生高分辨率的输出。

    Mar, 2019

  • 通过基于距离的点云密度优化提升 LiDAR 三维物体检测

    本文通过数据角度分析了现有的 LiDAR 3D 目标检测算法尤其是对于离传感器较远区域性能欠佳的问题，发现检测模型中存在对密集物体的学习偏差，提出了一种基于模型无关的点云密度调整预处理机制，使用迭代 MCMC 优化估计不同距离范围内点密度的最优参数，实验证明这种技术可以提高现有检测器的性能。

    Jun, 2023

  • RIDDLE: 激光雷达数据压缩与深度范围图像 Delta 编码

    该研究提出了一种名为 RIDDLE 的数据驱动范围图像压缩算法，该算法通过深度学习模型进行预测，以更好的利用激光雷达扫描模式，相比于现有的点云和范围图像压缩方法，在相同的失真度下大幅提高了压缩速度。在 Waymo Open 数据集和 KITTI 上的测试结果显示出了显著的效果。

    Jun, 2022

  • 点云压缩框架：智能交通系统中路侧激光雷达的点云压缩

    面向道路激光雷达的点云压缩方法 PointCompress3D，实现了高效的数据存储、流媒体传输和实时物体检测，优化了压缩性能并保持与原始数据的准确性和兼容性。

    May, 2024

  • UltraLiDAR: 学习 LiDAR 补全和生成的紧凑表示

    通过使用 UltraLiDAR 框架，我们可以通过稀疏点云的对齐和生成稠密点云的学习，显著降低成本并提高自动驾驶系统的性能。

    Nov, 2023

  • 针对三维物体检测的基于语义感知的仅激光雷达伪点云生成

    通过使用 LiDAR 传感器和场景语义，我们提供了一种新的仅依靠 LiDAR 传感器的增强型原始扫描的稠密伪点云框架，无需摄像机，该框架首先利用分割模型从原始点云中提取场景语义，然后使用多模态的域转换器生成伪图像分割和深度提示，从而生成一种富含语义信息的稠密伪点云，并通过引入新的语义引导投影方法增强检测性能。

    Sep, 2023

  • 混杂空中 LiDAR 点云的目标分割

    本文提出了一种基于深度学习的 LiDAR 点云数据目标检测和分割方法，采用了 PointNet 网络模型，成功实现了对各种形状复杂、点云分布不均匀的人工目标（如电力塔）的高效检测和分割。

    Oct, 2022

  • 轻量级点云几何压缩的超分辨率网络

    该论文介绍了一种利用轻量级超分辨率网络对点云几何进行压缩的方法，通过将点云分解为基点云和插值模式，用于重构原始点云。通过训练超分辨率网络来获取插值模式的信息，然后将网络参数传输到解码器以帮助点云重构。实验证明了该方法在 MPEG Cat1 和 Cat2 数据集上具有出色的压缩性能。

    Nov, 2023