李垚辰
- 作品数:18 被引量:5H指数:1
- 供职机构:西安交通大学更多>>
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- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于生成式模板的无偏场景图构造方法、系统和设备
- 本发明公开了一种基于生成式模板的无偏场景图构造方法、系统和设备,获取待检测的丰富场景下的不同图像;采用深度学习模型提取丰富场景下的不同图像的上下文特征;根据不同图像的上下文特征,通过深度学习模型中的Transformer...
- 李垚辰臧宇杰高源
- 结合贝叶斯分层学习和空谱联合先验的图像降噪方法
- 本发明公开了一种结合贝叶斯分层学习和空谱联合先验的高光谱图像降噪方法,首先依据高光谱图像的空谱相关性和非局部自相似性,对其进行三维滑块分割,并利用基于融合特征的相对距离先验来非局部地选出和待观测块数据最相似的若干个块数据...
- 刘帅田智强王昱童彭思继郑帅李垚辰
- 文献传递
- 无监督交通要素对齐的道路场景语义分割方法及相关装置
- 本发明公开了一种无监督交通要素对齐的道路场景语义分割方法及相关装置,包括以下步骤:获取待分割的交通场景图像;将待分割的交通场景图像输入到利用深度学习模型计算,得到道路场景语义分割结果;所述深度学习模型通过总损失函数训练卷...
- 李垚辰高源廖浩张腾文邱超
- 基于图优化理论的大规模三维环境地图创建方法
- 本发明提供一种基于图优化理论的大规模三维环境地图创建方法。该方法首先利用裁剪迭代最近点算法顺序地估计移动机器人的局部位姿,并判断估计结果的可靠性,如果结果不可靠,则采用快速的基于多尺度描述子对应传播算法重新估计当前时刻移...
- 姜祖涛祝继华林之阳李钟毓李垚辰庞善民
- 文献传递
- 一种可变形注意力的三维点云目标检测方法、系统和设备
- 本发明公开了一种可变形注意力的三维点云目标检测方法、系统和设备,包括获取点云数据以及预处理点云数据:对预处理后的点云数据,提取三维体素特征,对体素特征提取点云特征,根据点云特征预测候选框类别,检测框尺寸以及航向角,获得候...
- 李垚辰唐文能李一帆
- 一种道路场景视频图像序列的背景修复方法
- 一种道路场景视频图像序列的背景修复方法,首先计算当前帧到邻近帧的光流图,然后基于高斯过程回归计算缺失光流图区域中的散点,用于光流预测的初始化;经过光流预测初始化,再使用三层BP神经网络实现逐列光流预测;然后进行图像修复,...
- 刘跃虎李垚辰苏远歧杨旸张驰
- 一种道路行驶区域的视觉检测方法
- 本发明公开了一种道路行驶区域的视觉检测方法,该方法利用超像素作为中层特征感知一致性单元,在中层超像素分割基础上构建能量函数,能量函数的数据依赖项由超像素的颜色、纹理、位置特征定义,数据交互项引入时空邻域超像素的交互作用,...
- 李垚辰刘跃虎祝继华牛振宁郭瑞马士琦
- 文献传递
- 一种基于深度学习的道路边界点检测方法
- 本发明公开了一种基于深度学习的道路边界点检测方法,首先采集和扩充交通场景图像数据集,并且对数据集进行道路边界点标注和预处理;其次对定义好网络结构的卷积神经网络进行训练,采用反向传播算法和随机梯度下降方法,不断更新迭代,直...
- 李垚辰祝超刘跃虎
- 文献传递
- 基于几何显著图的三维人脸对象检测
- 人脸检测是模式识别研究的典型问题,本文提出了一种基于几何显著图的三维人脸对象检测方法。利用高斯加权平均曲率描述网格模型顶点的几何显著性,通过非线性仰制算子合并多尺度下的顶点几何显著性,产生三维模型的几何显著图。聚类具有相...
- 王元春刘跃虎李垚辰苏远歧
- 关键词:三维网格模型人脸检测图模型
- 文献传递
- 采用稀疏3D卷积的单阶段点云三维目标检测方法被引量:5
- 2022年
- 针对点云体素化的三维目标检测方法中点云的特征提取能力不足的问题,将三维目标检测方法SECOND作为基准网络,提出一种采用稀疏3D卷积的单阶段点云三维目标检测(Reinforced SECOND)方法。首先,改进点云分组方式形成鲁棒的抽离体素特征的体素特征编码网络;其次,为增强体素中对检测任务有显著贡献的关键特征,同时抑制不相关噪声特征,把堆叠三重注意力机制引入体素特征编码网络;然后,提出残差稀疏卷积单元,设计了残差稀疏卷积中间网络,提高了该网络层的特征提取能力,保留了更多的原始特征信息;最后,把提出的空间语义特征融合(SSFF)模块引入区域建议网络,自适应地融合低级空间特征和高级抽象语义特征,进一步提高了模型特征的表达能力。在KITTI开源数据集上的实验结果表明:与之前许多基于网格及基于点的方法相比,所提方法显著提高了三维目标检测性能;与基准网络相比,采用所提方法对KITTI测试集car类和cyclist类进行检测,中等难度级别下的3D检测精度分别提高了5.85%和8.9%,困难难度级别下的3D检测精度分别提高了8.54%和8.53%。
- 李悄李垚辰张玉龙唐文能曹鲁光左良玉