一种基于相机的深度估计进行激光雷达点云过滤的方法.pdf

一种基于激光雷达和深度相机数据融合的AGV避障方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112925326 B (45)授权公告日 2022.04.08 (21)申请号 202110130478.6 (56)对比文件

2023-06-08 约1.43万字 10页立即下载

基于激光雷达点云的三维小目标检测与场景流估计方法研究.docx 基于激光雷达点云的三维小目标检测与场景流估计方法研究一、引言随着智能交通系统的不断发展，对车辆、行人等三维小目标的检测和场景流估计已成为研究的热点。激光雷达作为一种能够提供高精度三维信息的技术手段，被广泛应用于三维目标检测和场景理解。本文将针对基于激光雷达点云的三维小目标检测与场景流估计方法进行研究，以期提高智能交通系统的性能。二、文献综述近年来，基于激光雷达点云的三维目标检测技术取得了显著的进展。学者们通过深度学习等方法，实现了对车辆、行人等目标的精确检测。然而，对于小目标的检测仍然存在挑战，如目标尺寸小、被遮挡、受光照影响等问题。此外，场景流估计是智能交通系统的又一重要任务，其通过

2025-04-15 约4.83千字 10页立即下载

一种基于机械激光雷达获取稠密点云的装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112986959 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110316138.2 (22)申请日 2021.03.24 (71)申请人重庆知至科技有限公司

2023-06-06 约9.08千字 12页立即下载

基于深度学习的车载激光雷达点云目标识别方法研究.docx 基于深度学习的车载激光雷达点云目标识别方法研究一、引言随着自动驾驶技术的快速发展，车载激光雷达（LiDAR）系统在智能交通领域得到了广泛应用。LiDAR技术能够实时获取周围环境的点云数据，为车辆提供精确的环境感知信息。然而，如何从海量的点云数据中准确识别出目标物体，是自动驾驶技术面临的重要挑战。本文旨在研究基于深度学习的车载激光雷达点云目标识别方法，以提高目标识别的准确性和效率。二、相关技术背景 2.1激光雷达（LiDAR）技术 激光雷达是一种主动式传感器，通过向周围环境发射激光束并接收反射回来的光信号，从而获取物体的距离、位置和形状等信息。LiDAR技术具有高精度、高分辨率和远距离探测

2025-06-07 约5.03千字 10页立即下载

基于激光雷达点云的车辆检测方法的创新与突破.docx 基于激光雷达点云的车辆检测方法的创新与突破一、引言 1.1研究背景与意义随着科技的飞速发展，自动驾驶技术正逐渐从概念走向现实，成为全球交通领域的研究热点。根据世界卫生组织（WHO）统计，每年因交通事故导致的死亡或残疾人数高达5千万，自动驾驶技术的出现为解决这一问题提供了新的契机。它不仅有望大幅降低车祸的死亡人数，还能显著提高车辆运行效率，为人们带来更加安全、便捷和高效的出行体验。在自动驾驶系统中，环境感知是其核心环节，而车辆检测又是环境感知的关键任务。准确地检测出周围车辆的位置、速度和行驶方向等信息，是自动驾驶车辆做出合理决策的基础。激光雷达（LiDAR）作为一种重要的传感器，能

2025-05-01 约3.46万字 39页立即下载

一种针对激光雷达点云拖尾点的滤波方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113345093 B (45)授权公告日 2022.07.05 (21)申请号 202110535165.9 G06T 7/136 (2017.01)

2023-06-16 约4.65千字 5页立即下载

一种基于梯度攻击的三维激光雷达点云数据扩增方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114581727 A (43)申请公布日 2022.06.03 (21)申请号 202111471857.8 (22)申请日 2022.02.19 (71)申请人南京大学地址 210093 江苏

2023-05-10 约1.44万字 11页立即下载

一种基于二维激光雷达生成三维点云数据的方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113359105 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110660095.X G01S 17/88 (2006.01)

2023-06-19 约1.19万字 11页立即下载

一种基于IMU的激光雷达三维点云实时运动补偿方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113391300 B (45)授权公告日 2022.02.01 (21)申请号 202110559368.1 US 2020400821 A1,2020.12.24 (

2023-06-22 约2.48万字 20页立即下载

基于L型标定板的相机和激光雷达联合标定的方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819903 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110232305.5 (22)申请日 2021.03.02 (71)申请人福州视驰科技有限公司

2023-06-06 约1.39万字 12页立即下载

一种基于双目相机和激光雷达融合的道路目标检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463303 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210110972.0 G06T 7/80 (2017.01)

2023-05-05 约1.89万字 10页立即下载

动态场景下激光雷达-全景相机融合位姿估计方法研究.docx 动态场景下激光雷达-全景相机融合位姿估计方法研究一、引言随着自动驾驶和机器人技术的快速发展，精确的位姿估计成为了关键技术之一。在复杂的动态场景中，激光雷达和全景相机的融合位姿估计方法，能够有效地提高定位精度和鲁棒性。本文旨在研究动态场景下激光雷达与全景相机融合的位姿估计方法，为自动驾驶和机器人技术提供更精确的定位和导航信息。二、相关技术概述 1.激光雷达技术 激光雷达是一种通过发射激光并接收反射回来的信号来获取环境信息的传感器。其优点在于能够获取高精度的三维点云数据，但在动态场景中，由于运动物体的存在，会导致数据干扰和误匹配。 2.全景相机技术全景相机能够获取周围环境的全貌图像，具有较

2025-05-21 约4.1千字 9页立即下载

一种基于相机图像和激光点云的融合系统及方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116468800 A (43)申请公布日 2023.07.21 (21)申请号 202310329866.6 G06T 5/00 (2006.01) (22)申请日 2023.03.3

2023-07-21 约1.25万字 14页立即下载

基于深度学习的激光雷达点云语义分割研究及应用.docx 基于深度学习的激光雷达点云语义分割研究及应用一、引言随着科技的飞速发展，激光雷达技术在自动驾驶、智慧城市、地形测绘等众多领域得到了广泛应用。激光雷达通过发射激光束并测量反射光的时间来获取目标物体的三维坐标信息，生成的点云数据能够精确地描述物体的形状和位置。然而，原始的点云数据量巨大且缺乏语义信息，难以直接被有效利用。语义分割作为一项关键技术，旨在为点云中的每个点分配一个语义类别标签，从而实现对场景的理解和目标的识别。深度学习的兴起为激光雷达点云语义分割带来了新的突破，其强大的特征学习能力能够自动从海量数据中提取有效的特征，显著提高语义分割的精度和效率。深入研究基于深度学习的激光雷达点云语义

2025-03-24 约6.4千字 7页立即下载

基于深度学习的城区场景机载激光雷达点云分类研究.docx 基于深度学习的城区场景机载激光雷达点云分类研究一、引言随着城市化的快速发展，城市管理、规划与监测的需求日益增长。机载激光雷达（LiDAR）技术以其高精度、高效率的点云数据获取能力，在城市测绘、地形分析、建筑物识别等领域得到了广泛应用。然而，由于城区场景的复杂性，如何有效地对机载激光雷达点云数据进行分类成为了一个重要的研究课题。本文旨在探讨基于深度学习的城区场景机载激光雷达点云分类方法，以期为城市空间信息提取与处理提供新的思路。二、相关技术及文献综述 2.1机载激光雷达技术机载激光雷达技术是一种通过激光扫描仪获取地面及建筑物等三维空间信息的技术。其工作原理是利用激光束对地面进行扫描，通过

2025-04-11 约4.43千字 9页立即下载