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激光点云语义分割是自动驾驶系统中道路场景感知的重要分支。虽然主流方法将点云转换为规则的二维图像或笛卡尔栅格进行处理,减少因点云非结构化所带来的计算量,但二维图像方法不可避免地改变点云的三维几何拓扑结构,而笛卡尔栅格忽略了室外激光点云的密度不一致性,从而限制了包括行人和自行车等小物体的语义分割能力。因此,本文中提出了一种基于三维锥形栅格和稀疏卷积的激光点云语义分割方法,利用锥形栅格分区解决了点云的稀疏性和密度不一致的问题;为提高模型推理速度,设计了重参数化三维稀疏卷积网络。在SemanticKITTI和nuScenes两个大规模数据集上对所提方法进行评估。结果表明,与目前最新的点云分割方法相比,所提方法的平均交并比分别提升了1.3%和0.8%,尤其对小物体识别有显著的提升。 相似文献
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一、概述雪佛兰沃蓝达(Volt)将于2011年底引进国内,作为全球首款增程型电动车,沃蓝达能提供高达570km的总行驶里程。其运行模式有两种:电池电力驱动和增程型电力驱动。"零 相似文献
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应用传统的 SPH 方法处理数值造波问题有一定的局限性,波浪在传播过程中由于能量耗散会出现衰减,且粒子压力场存在数值震荡。该文基于 SPH-ALE(Arbitrary Lagrangian-Eulerian)方法,提出了一种适用于黎曼解算法的时间积分方法,详细论述了对自由面粒子的捕捉方法。采用 SPH-ALE 方法分别对规则波传播、强非线性波的破碎、孤立波生成及在斜坡上的破碎进行了数值模拟。模拟结果表明,该方法可以有效地解决波浪衰减及压力场不稳定问题,并且可以有效捕捉波浪破碎的瞬时形态。 相似文献
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