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High resolution 3D point clouds generation based on CNN and CRF models

机译:基于CNN和CRF模型的高分辨率3D点云生成

摘要

In one embodiment, a method or system generates a high resolution 3-D point cloud to operate an autonomous driving vehicle (ADV) from a low resolution 3-D point cloud and camera-captured image(s). The system receives a first image captured by a camera for a driving environment. The system receives a second image representing a first depth map of a first point cloud corresponding to the driving environment. The system determines a second depth map by applying a convolutional neural network model to the first image. The system generates a third depth map by applying a conditional random fields model to the first image, the second image and the second depth map, the third depth map having a higher resolution than the first depth map such that the third depth map represents a second point cloud perceiving the driving environment surrounding the ADV.
机译:在一个实施例中,一种方法或系统从低分辨率3-D点云和相机捕获的图像生成高分辨率3-D点云以操作自动驾驶车辆(ADV)。该系统接收由照相机捕获的用于驾驶环境的第一图像。该系统接收表示与驾驶环境相对应的第一点云的第一深度图的第二图像。该系统通过将卷积神经网络模型应用于第一图像来确定第二深度图。该系统通过将条件随机场模型应用于第一图像,第二图像和第二深度图来生成第三深度图,第三深度图具有比第一深度图更高的分辨率,使得第三深度图代表第二深度图。点云感知ADV周围的驾驶环境。

著录项

  • 公开/公告号US10671082B2

    专利类型

  • 公开/公告日2020-06-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 BAIDU USA LLC;

    申请/专利号US201715641113

  • 申请日2017-07-03

  • 分类号G05D1/02;H04N7/18;H04N5/232;G06T3/40;G06T7/55;G06T7/521;G06T11/60;G05D1;G01S17/89;G06N3/04;G01S7/48;H04N13/128;H04N13/271;H04N13/254;H04N13;G06T5/50;G06T5;H04N5/225;G06N7;G01S17/86;G01S17/931;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:28:25

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