64线LiDAR上速度可达120Hz！一种基于图像表示的快速精确的LiDAR地面分割算法

作者：小柠檬 | 来源：3DCV

在公众号「3DCV」后台，回复「原论文」可获取论文pdf

添加微信：dddvision，备注：3D点云，拉你入群。文末附行业细分群

论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10359455

代码：https://github.com/EEPT-LAB/DipG-Seg

原文：64线LiDAR上速度可达120Hz！一种基于图像表示的快速精确的LiDAR地面分割算法

3D点云上的地面分割是许多应用的基础，例如SLAM和对象分割。由于它通常是这些应用的预处理模块，因此高效率和准确性是保证整个系统性能的基本要求。为此，我们避免在3D点云上进行地面拟合和区域划分。我们提出了一种名为DipG-Seg的基于像素图像的方法，它将3D点云投影到两个圆柱图像、水平范围图像和z图像上，然后基于它们进行分段。为了实现快速准确的地面分割，我们首先引入基于图像特征的创新设计。具体来说，我们结合激光雷达模型改进了坡度特征，并提出结合不同大小感受野的特征，以更好地识别地面。然后，基于这些特征，我们设计了一种用于像素级分类的预分割模式。对于精细分割，我们设计了一个集成非线性滤波器和基于多数投票内核的卷积的分层细化框架，事实证明，该框架在预分割的基础上将精度提高了7%以上。在真实世界平台、SemanticKITTI和nuScenes数据集上进行了全面的实验。结果表明，我们的方法可以在64线LiDAR上实现94.41%的精度和127Hz的速度，优于最先进的方法并保证竞争稳健性。

3D视觉精品课程：3dcver.com

3DGS、NeRF、结构光、相位偏折术、机械臂抓取、点云实战、Open3D、缺陷检测、BEV感知、Occupancy、Transformer、模型部署、3D目标检测、深度估计、多传感器标定、规划与控制、无人机仿真、三维视觉C++、三维视觉python、dToF、相机标定、ROS2、机器人控制规划、LeGo-LAOM、多模态融合SLAM、LOAM-SLAM、室内室外SLAM、VINS-Fusion、ORB-SLAM3、MVSNet三维重建、colmap、线面结构光、硬件结构光扫描仪。

▲长按扫码学习3D视觉精品课程

3D视觉学习圈子

3D视觉从入门到精通知识星球、国内成立最早、6000+成员交流学习。包括：星球视频课程近20门（价值超6000）、项目对接、3D视觉学习路线总结、最新顶会论文&代码、3D视觉行业最新模组、3D视觉优质源码汇总、书籍推荐、编程基础&学习工具、实战项目&作业、求职招聘&面经&面试题等等。欢迎加入3D视觉从入门到精通知识星球，一起学习进步。

▲长按扫码加入星球

3D视觉交流群

目前工坊已经建立了3D视觉方向多个社群，包括SLAM、工业3D视觉、自动驾驶、三维重建、无人机等方向，细分群包括：

工业3D视觉：相机标定、立体匹配、三维点云、结构光、机械臂抓取、缺陷检测、6D位姿估计、相位偏折术、Halcon、摄影测量、阵列相机、光度立体视觉等。

SLAM：视觉SLAM、激光SLAM、语义SLAM、滤波算法、多传感器融合、多传感器标定、动态SLAM、MOT SLAM、NeRF SLAM、机器人导航等。

自动驾驶：深度估计、Transformer、毫米波|激光雷达|视觉摄像头传感器、多传感器标定、多传感器融合、自动驾驶综合群等、3D目标检测、路径规划、轨迹预测、3D点云分割、模型部署、车道线检测、Occupancy、目标跟踪等。

三维重建：3DGS、NeRF、多视图几何、OpenMVS、MVSNet、colmap、纹理贴图等

无人机：四旋翼建模、无人机飞控等

除了这些，还有求职、硬件选型、视觉产品落地、最新论文、3D视觉最新产品、3D视觉行业新闻等交流群

添加微信: dddvision，备注：研究方向+学校/公司+昵称（如3D点云+清华+小草莓）, 拉你入群。

▲长按扫码添加助理