Nov, 2023

利用 PointNet 在空中雷达点云中对无人机碰撞危险进行分割

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TL;DR利用雷达技术进行航空点云的语义分割，同时识别多个碰撞威胁，提高无人机的环境感知能力和安全性。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 汽车雷达数据中移动物体的同时杂波检测和语义分割

    我们研究了一种新的多头神经网络架构，同时解决了雷达点云中的杂波检测和移动道路用户的语义分割问题，并通过只使用一个输出值来表示网络的预测结果，从而达到了与传统特定任务模型相同的推断时间，我们在 RadarScenes 数据集上的广泛评估中证明了我们的设置非常有效，并且在雷达场景的语义分割上优于现有的任何网络。

    Nov, 2023

  • 使用点云卷积进行雷达检测的语义分割

    通过将点云处理为无序数据格式，使用 PointCNN 基于深度学习的方法对雷达点云进行语义分割的性能超过基于 PointNet++ 的现有方法，以解决卷积在雷达点云上的不规则性和排列变化性挑战。

    May, 2023

  • 确保无人机安全：基于视觉信息的实时碰撞避免框架，通过目标检测、跟踪和距离估计

    使用光学传感器进行无人机的检测、跟踪和距离估计，通过深度学习框架、目标检测模块、跟踪模块和深度估计模块实现全自主飞行和高级空中流动的无人机。

    May, 2024

  • ClusterFusion: 在自动驾驶车辆中利用雷达空间特征进行雷达 - 相机三维物体检测

    利用微波雷达和摄像机的互补性，基于深度学习的雷达摄像机三维物体检测方法可以可靠地在低能见度条件下生成准确的检测结果。这使得它们成为自动驾驶车辆感知系统中的首选，特别是由于两种传感器的综合成本比激光雷达更便宜。我们提出了 ClusterFusion，一种利用雷达点云的局部空间特征的架构，在将特征投影到图像平面之前，对雷达点云聚类进行特征提取。ClusterFusion 在 nuScenes 数据集的测试集中取得了最先进的性能，nuScenes 检测分数（NDS）为 48.7％。我们还研究了不同雷达特征提取策略在点云聚类上的性能：一种手工策略，一种基于学习的策略以及两者的组合，并发现手工策略提供了最佳的性能。本研究的主要目标是探索使用雷达点云聚类直接提取雷达的局部空间和逐点特征，用于在图像平面上进行交叉模态特征融合的雷达 - 单目摄像机三维物体检测方法。

    Sep, 2023

  • 无人机点云和航空图像的树木检测方法综述

    无人机在树木检测中的应用方法进行了回顾和分析，包括利用点云数据的 LiDAR 和数字航空摄影 (DAP) 方法以及直接使用图像的深度学习 (DL) 方法，并统计了近年来使用不同方法进行树木检测的研究数量，指出基于图像的 DL 方法在树木检测研究中已成为主流趋势。该回顾可为希望在特定森林进行树木检测研究的科研人员提供帮助和指导，同时也可帮助农民利用无人机管理农业生产。

    Sep, 2023

  • 利用激光雷达点云的端到端三维物体检测

    无人驾驶车辆中的目标检测与跟踪任务主要依靠相机和 LiDAR 等多种传感器，本研究在使用 LiDAR 点云的新编码方式基础上，通过推断自动驾驶车辆附近不同类别物体的位置，实现了对场景中物体位置和方向的预测。

    Dec, 2023

  • 基于无人机毫米波雷达的多目标三维重建

    本研究探讨了利用安装在无人机上的毫米波雷达传感器对多个物体在空间中重建 3D 形状的可行性，并评估了两个不同的模型，结果表明这两个模型在解决多个物体重建问题方面都很有前途。

    Nov, 2022

  • 稀疏不规则点云的语义分割用于叶子 / 木材区分

    使用 Pointnet ++ 模型及创新的采样策略和损失函数，该研究提出了一种基于光学遥感技术 LiDAR 和无人机采集的点云数据的神经网络模型，该模型可以有效地区分森林里木质和叶状物的点，以提高其应用场景中的精确性和可靠性。

    May, 2023

  • 基于聚类的无人机追踪与姿态估计学习

    本文介绍了 NTU-ICG 团队提出的基于聚类学习检测的 LiDAR 技术应用于无人机跟踪和姿态估计的方法，通过两种类型的 LiDAR 传感器对无人机进行三维定位，并结合历史估计填充缺失数据，在 CVPR 2024 UG2+ Challenge 中获得了第五名的成绩。

    May, 2024