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基于增量计算的大规模场景致密语义地图构建
被引量:
2
1
作者
江文婷
龚小谨
刘济林
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期385-391,共7页
为了准确而高效地进行大规模场景理解,提出基于增量计算的条件随机场下的大规模场景致密语义地图构建方法.该方法利用双目视觉估算相机运动轨迹,根据图像序列语义标注结果构建语义地图.递增的语义地图的构建过程是关键,需要检测致密化...
为了准确而高效地进行大规模场景理解,提出基于增量计算的条件随机场下的大规模场景致密语义地图构建方法.该方法利用双目视觉估算相机运动轨迹,根据图像序列语义标注结果构建语义地图.递增的语义地图的构建过程是关键,需要检测致密化处理后的输入帧相较于前一帧的新增体素,对新增体素内部三维点过分割成超体素,利用前后多帧的标注结果指导超体素的标注,如此逐帧地将新增体素融合到语义地图中.该方法将时序上的先验信息作为条件随机场中的数据项,依据超体素的邻接关系定义平滑项,利用图割法求解新增超体素的标签.实验表明,该方法能够获取准确的大规模语义地图,有效减少对冗余点的处理,改善图像上的标注结果.
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关键词
大规模
语义地图
增量
超体素
条件随机场
致密点云
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职称材料
题名
基于增量计算的大规模场景致密语义地图构建
被引量:
2
1
作者
江文婷
龚小谨
刘济林
机构
浙江大学信息与电子工程学系
浙江省综合信息网技术重点实验室
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期385-391,共7页
基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(61001171)
国家"863"高技术研究发展计划资助项目(2014AA09A510)
文摘
为了准确而高效地进行大规模场景理解,提出基于增量计算的条件随机场下的大规模场景致密语义地图构建方法.该方法利用双目视觉估算相机运动轨迹,根据图像序列语义标注结果构建语义地图.递增的语义地图的构建过程是关键,需要检测致密化处理后的输入帧相较于前一帧的新增体素,对新增体素内部三维点过分割成超体素,利用前后多帧的标注结果指导超体素的标注,如此逐帧地将新增体素融合到语义地图中.该方法将时序上的先验信息作为条件随机场中的数据项,依据超体素的邻接关系定义平滑项,利用图割法求解新增超体素的标签.实验表明,该方法能够获取准确的大规模语义地图,有效减少对冗余点的处理,改善图像上的标注结果.
关键词
大规模
语义地图
增量
超体素
条件随机场
致密点云
Keywords
large-scale
semantic map
incremental
supervoxel
conditional random field
dense point cloud
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于增量计算的大规模场景致密语义地图构建
江文婷
龚小谨
刘济林
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
2
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