基于多源数据关联融合的交通图像深度补全技术

作     者：王鸽 杨睿华 惠维 赵季中 WANG Ge;YANG Ruihua;XI Wei;ZHAO Jizhong

作者机构：西安交通大学计算机科学与技术学院陕西西安710049 

基　　金：国家重点研发计划(2020YFB2104000) 

出 版 物：《电子科技》 (Electronic Science and Technology)

年 卷 期：2023年第36卷第10期

页      码：95-102页

摘      要：随着城市化进程的加速,智慧交通领域得到了越来越多的关注。利用深度补全技术提取物体深度信息对实现车辆目标跟踪、目标间距离计算等任务具有重要作用,但在实际中收取的多源深度补全数据存在关联偏差,导致产生较难纠正的精度误差。针对该问题,文中研究了基于多源数据关联融合的深度补全技术。该技术通过计算多通道置信度增强深度图,将图像和毫米波雷达点云数据进行更精准的数据层逐点关联。通过设计多尺度注意力融合模块,实现了对多粒度关联数据的自适应融合,生成了高质量的深度图。文中在公开的nuScenes数据集中开展了大量实验,实验结果表明文中所提方法平均绝对误差为1.142 m,低于现有基准方法的1.472 m。

主 题 词：智慧交通 多源数据融合 深度补全 深度学习 注意力机制 自适应融合 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.10.013

馆 藏 号：203124143...