一种室外大场景下点云的语义分割方法.pdf

基于语义分割的室外场景树木检测与提取方法研究.docx 基于语义分割的室外场景树木检测与提取方法研究一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，图像语义分割技术在许多领域都得到了广泛的应用。在室外场景中，树木作为常见的自然元素，其检测与提取成为了图像处理与模式识别的重要任务。本文将深入探讨基于语义分割的室外场景树木检测与提取方法的研究。二、相关背景及研究现状在过去的几十年里，图像处理技术得到了飞速发展，特别是在目标检测与提取方面。对于室外场景中的树木检测与提取，传统的图像处理技术往往依赖于颜色、形状等特征进行识别，但这些方法在复杂的环境中往往难以取得理想的检测效果。近年来，随着深度学习技术的崛起，基于语义分割的树木检测与提取方法逐渐成为研究热点。

2025-01-25 约3.66千字 8页立即下载

一种基于多监督网络的道路场景图像语义分割方法.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 113362349 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110823118.4 (22)申请日 2021.07.21 (71)申请人浙江科技学院地址

2023-06-18 约4.26万字 29页立即下载

一种基于深度学习实时的交通场景语义分割方法.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 112802026 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110203890.6 (22)申请日 2021.02.23 (71)申请人乘方

2023-06-06 约8.65千字 8页立即下载

一种农业场景下的航拍图像实时语义分割方法.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 113361373 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110612989.1 G06N 3/04 (2006.01)

2023-06-21 约1.4万字 15页立即下载

基于球面投影的室外场景三维点云语义分割方法优化研究.docx 基于球面投影的室外场景三维点云语义分割方法优化研究一、引言近年来，随着三维感知技术的飞速发展，基于球面投影的室外场景三维点云语义分割成为了计算机视觉和机器学习领域的重要研究方向。室外场景的三维点云数据具有信息丰富、结构复杂的特点，其语义分割对于实现自主导航、三维重建、场景理解等应用具有重要意义。本文针对室外场景的三维点云数据，研究基于球面投影的语义分割方法，通过优化算法提高分割精度和效率。二、相关工作回顾在过去的研究中，针对三维点云的语义分割方法主要包括基于体素、基于网格和多视图的方法等。其中，球面投影方法因其在处理大规模点云数据时的优势，受到了广泛关注。球面投影将三维空间中的点云数据

2025-04-29 约4.92千字 10页立即下载

一种大场景点云语义分割方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112819833 B (45)授权公告日 2022.07.12 (21)申请号 202110164458.0 (56)对比文件

2023-06-03 约1.53万字 15页立即下载

改进DeepLabV3+的交通场景语义分割方法.docx 改进DeepLabV3+的交通场景语义分割方法 一、引言随着深度学习和计算机视觉技术的飞速发展，语义分割在交通场景中的应用日益广泛。DeepLabV3+作为当前语义分割领域的先进模型，在多种场景下展现了其优越性。然而，在复杂的交通场景中，其分割效果仍需进一步提高。本文旨在研究并改进DeepLabV3+模型，以提升其在交通场景的语义分割性能。二、相关背景及现状 DeepLabV3+模型是一种基于深度卷积神经网络的语义分割模型，通过引入空洞卷积和上采样操作，实现了多尺度上下文信息的融合，有效提高了分割精度。然而，在交通场景中，由于场景的复杂性和多样性，如车辆、行人、道路、交通标志等多种目标的并

2025-05-06 约4.28千字 8页立即下载

基于联邦学习的室外大场景点云语义分割方法研究.docx 基于联邦学习的室外大场景点云语义分割方法研究一、引言随着三维感知技术的快速发展，点云数据在室外大场景的理解与解析中扮演着越来越重要的角色。点云语义分割作为点云数据处理的关键技术，其准确性和效率直接影响到三维场景的理解和应用。然而，由于室外大场景的复杂性和数据的海量性，传统的点云语义分割方法面临着计算资源消耗大、实时性差等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于联邦学习的室外大场景点云语义分割方法。二、背景与相关研究点云数据是三维空间中离散点的集合，包含了丰富的空间信息。点云语义分割的目标是将点云数据中的每个点分类到其对应的语义类别，如建筑物、树木、车辆等。近年来，深度学习在点云语义分

2025-01-23 约4.35千字 9页立即下载

一种两阶段的零样本图像语义分割方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112801105 B (45)授权公告日 2022.07.08 (21)申请号 202110093474.5 G06N 3/04 (2006.01) (22)申请日 2021.01.

2023-06-04 约8.93千字 8页立即下载

基于DDRNet的自动驾驶场景语义分割方法研究.docx 基于DDRNet的自动驾驶场景语义分割方法研究一、引言随着自动驾驶技术的飞速发展，自动驾驶车辆对于场景的准确理解和感知成为了其核心任务之一。场景语义分割作为自动驾驶技术中的重要环节，能够有效帮助车辆识别和理解道路上的各种元素，如车辆、行人、道路标记等。本文提出了一种基于DDRNet（DeepDual-branchReconstructionNetwork）的自动驾驶场景语义分割方法，以提升分割的准确性和效率。二、背景与相关研究在自动驾驶领域，场景语义分割是一种关键技术，用于解析和解释复杂的道路环境。近年来，深度学习在语义分割领域取得了显著的进步，许多研究者致力于设计更高效、更准确的网络

2025-03-25 约4.26千字 9页立即下载

基于点云的室内场景语义分割方法研究.docx 基于点云的室内场景语义分割方法研究一、引言随着三维点云技术的发展，室内场景的三维重建和语义分割成为计算机视觉领域的重要研究方向。在众多的应用场景中，如智能机器人、虚拟现实、自动化导航等，对室内场景的准确理解和分析至关重要。本文将重点研究基于点云的室内场景语义分割方法，通过深入分析现有技术，提出一种新的分割算法，以实现对室内场景的精细化管理。二、点云技术概述点云技术是一种通过激光扫描、深度相机等设备获取的三维空间数据集合。在室内场景中，点云数据能够精确地描述空间结构，包括物体的形状、大小、位置等信息。然而，由于点云数据量大、结构复杂，如何有效地处理和利用这些数据成为了一个挑战。三、室内

2025-04-12 约5.14千字 10页立即下载

城市场景三维点云数据集构建及语义分割方法研究.docx 城市场景三维点云数据集构建及语义分割方法研究一、引言随着三维点云技术的快速发展，城市场景的三维重建和语义分割成为了计算机视觉领域的研究热点。本文旨在研究城市场景三维点云数据集的构建方法以及语义分割的算法，为城市三维建模和智能分析提供技术支持。二、城市场景三维点云数据集的构建（一）数据采集首先，我们使用激光扫描仪和高清摄像头等设备，在城市不同场景中获取三维点云数据。采集过程中需保证数据的准确性和完整性，尽可能地覆盖城市的各类建筑、道路、植被等场景。（二）数据预处理数据预处理包括数据配准、滤波去噪和补全缺失等步骤。数据配准是确保多个来源的点云数据在同一坐标系下，使得数据之间可以进行对

2025-05-06 约4.76千字 10页立即下载

高泛化性的跨域道路场景语义分割方法和系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112819873 B (45)授权公告日 2022.06.24 (21)申请号 202110164478.8 (56)对比文件

2023-06-05 约1.61万字 16页立即下载

基于GAN和跨模态特征融合的道路场景语义分割方法.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 113378795 A (43)申请公布日 2021.09.10 (21)申请号 202110785221.4 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 20

2023-06-20 约3.79万字 22页立即下载

基于域适应的低光照场景语义分割方法研究.docx 基于域适应的低光照场景语义分割方法研究一、引言随着深度学习技术的不断发展，语义分割在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。然而，在低光照场景下，由于图像的亮度不足和噪声干扰，语义分割的准确性和鲁棒性常常受到挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种基于域适应的低光照场景语义分割方法。该方法能够有效地处理低光照场景下的图像，提高语义分割的准确性和鲁棒性。二、相关研究概述在低光照场景下的语义分割问题中，研究者们已经提出了一些解决方案。这些方法主要包括基于传统图像处理技术和基于深度学习的方法。传统方法主要依赖于图像增强技术来提高图像的亮度，但这种方法往往无法有效地处理噪声和细节信息。深度学习方法则通

2025-05-17 约4.26千字 9页立即下载