MMOct, 2023

基于单光子探测器和毫米波雷达融合时序数据的单像素三维成像

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TL;DR提出了一种基于融合数据的三维成像方法，利用单像素单光子探测器和毫米波雷达从多个角度捕捉场景的时间直方图，通过使用人工神经网络从一维融合时序数据中重建三维信息，成功消除对称模糊并提高了重建图像的质量。
3d imagingsingle-pixel single-photon detectionfusion-data-based methodmillimeter-wave radarartificial neural network
发现论文，激发创造
  • 使用单光子传感器进行亚皮秒光子高效三维成像

    本文提出一种概率图像形成模型，使用统计先验和逆方法，从所记录的光子计数中高效且稳健地估计场景深度和反射率，成功实现了对高光子计数变化下的亚皮秒准确率和光子高效的三维成像。

    Jun, 2018

  • 使用即插即用点云去噪算法从单光子激光雷达数据实时重建 3D 模型

    文章提出了一种新的实时三维场景重建的计算框架，通过将统计模型和计算机图形学中高度可扩展的计算工具相结合，能够以 20 毫秒的处理时间重建具有未知数量曲面的像素，通过应对杂乱场景的目标探测和成像，能够实现对于复杂运动场景的鲁棒快速目标重建，为实际的三维成像应用铺平了单光子激光雷达以视频帧率的道路。

    May, 2019

  • 面向低成本单光子相机的三维视觉

    基于单光子相机的能效高、低成本小型测量，我们提出了一种重建任意兰伯特物体 3D 形状的方法。通过模拟数据和实际捕捉的测量结果来展示我们的方法可以成功恢复复杂的 3D 形状，连接了基于图像建模和主动式范围扫描，并为单光子相机的 3D 视觉迈出了一步。

    Mar, 2024

  • 使用单像素、单光子探测器的神经网络识别被遮挡人体

    使用单光子和单像素探测器结合人工神经网络非扫描地全三维检索墙壁后的物体，可同时提供被检测人的位置和身份，从而实现计算成像的新颖功能并大大简化了硬件和处理时间。

    Sep, 2017

  • 无计数单光子三维成像及竞赛逻辑

    研究提出了一种在线距离估计方法，可降低宽带和功率消耗，并利用平滑的等深度直方图来处理单光子相机所得到的像素数据，同时保证与传统处理方法相似的距离重建精度。

    Jul, 2023

  • 离散动态物体的单次成像

    提出一种新方法，通过结合空间和时间信息，采用水平集方法和正弦基函数表达动态物体的运动，实现高分辨率时间图像的重建。与当前方法相比，在合成和伪动态真实 X 射线断层扫描数据集上表现出优越性能，为断层显像的动态过程提供改进的可视化和分析。

    Nov, 2023

  • SMURF: 3D 物体探测的空间多重表示融合与 4D 成像雷达

    4D 毫米波雷达是一种非常有前景的车辆感知技术，本文引入了空间多表征融合（SMURF）方法，通过使用单一的 4D 成像雷达，利用多种雷达检测点的表征，包括基于柱化和密度特征的多维高斯混合分布和核密度估计，来实现 3D 目标检测，具有较好的性能和实时性能。

    Jul, 2023

  • 时间见证：时态多视角三维物体检测的新前景和基准

    该论文介绍了一种新的视频目标检测方法，通过多帧图像数据的长期历史建立成本卷积表示，从而将高效和高质量的匹配相结合，并在 nuScenes 数据集上达到了最新的最佳性能。

    Oct, 2022

  • 单光子结构光

    通过使用 Single Photon Avalanche Diode（SPAD）阵列和 “Single-Photon Structured Light” 技术，结合高速二值投影仪，实现了高帧速率和低光水平下的三维扫描，同时通过设计能抵消误差的纠错代码，以解决受光源干扰的问题。

    Apr, 2022

  • Temp-Frustum Net: 时序融合的三维物体检测

    本研究提出了一种新颖的 Temporal Fusion 模块（TFM）用于三维物体的检测，它结合了先前时间步骤中的信息以减轻单帧噪声、场景视野阻塞和稀疏性对三维物体检测的影响，实验结果表明，相较于基线方法的帧间检测，我们在 KITTI 目标跟踪数据集上分别实现了 6％，4％和 6％的改进。

    Apr, 2021