摘要
本发明公开了一种基于距离感知交叉注意力机制的毫米波雷达点云去噪方法。给定一对可见光图像和毫米波雷达点云,该方法首先基于可见光图像生成单目深度图,随后,从该单目深度图提取深度上下文特征,并从毫米波雷达点云中提取点云几何特征。接着,利用距离感知交叉注意力机制对深度上下文特征和点云几何特征进行深度融合。最后,基于融合特征训练一个分类器,对每个雷达点进行有效性判别,从而滤除噪声点,输出去噪增强后的毫米波雷达点云。本发明同时公开了一种通过自适应距离和深度阈值自动生成训练标签的方法。本发明方法能有效结合场景深度上下文和点云自身几何结构,实现对毫米波雷达点云的精确噪声滤除,得到更干净可靠的高质量点云数据。
技术关键词
交叉注意力机制
点云去噪方法
上下文特征
激光雷达
融合特征
可见光图像
多层感知机
深度图
标签生成方法
矩阵
Softmax函数
神经网络模型
滤除噪声
单目深度估计
分类器
接收可见光
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空间布局特征
教学场景
生成方法
视觉特征
语义特征
BiLSTM模型
潮汐预测方法
位置更新
矩阵
多尺度卷积核
自然语言理解技术
注意力机制算法
双向长短期记忆网络
多层感知机
自动编码器
自然语言
移动显示终端
线性回归算法
数据关联算法
数据分类