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微云全息(NASDAQ:HOLO)點(diǎn)云降噪算法為單光子激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時3D全息重建

   時間:2023-02-06 10:54:57 來源:互聯(lián)網(wǎng)編輯:茹茹 發(fā)表評論無障礙通道

微云全息(NASDAQ:HOLO)點(diǎn)云降噪算法為單光子激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時3D全息重建

微云全息(NASDAQ:HOLO)在全息激光雷達(dá)的點(diǎn)云算法領(lǐng)域一直處于行業(yè)領(lǐng)先地位,微云全息服務(wù)眾多知名的新能源汽車企業(yè)以及ADAS汽車控制系統(tǒng)集成商或設(shè)備研發(fā)企業(yè)。隨著汽車制造商和領(lǐng)先的移動技術(shù)領(lǐng)域,尋求全面的數(shù)字感知解決方案以加速和規(guī)?;渥詣玉{駛技術(shù)的應(yīng)用。微云全息全息激光雷達(dá)利用這一市場趨勢為大規(guī)模自動駕駛量產(chǎn)提供優(yōu)秀的解決方案。

3D全息激光雷達(dá)點(diǎn)云成像技術(shù)不斷取得快速的發(fā)展,但是目前的現(xiàn)有的計算成像算法通常要么太慢,要么不夠精細(xì)或者需要基于極高的算力,甚至最近的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)估計場景深度的算法,訓(xùn)練后都難以達(dá)到實(shí)時的要求。微云全息提出了一種新的算法結(jié)構(gòu),以滿足速度、魯棒性和可擴(kuò)展性的要求。該算法有效地將目標(biāo)表面建模為嵌入3D空間中的二維流形。使用計算機(jī)圖形的點(diǎn)云去噪工具實(shí)現(xiàn)的。由此產(chǎn)生的算法可以合并有關(guān)觀測模型的信息,例如泊松噪聲、存在壞點(diǎn)的像素、壓縮傳感等。同時利用計算機(jī)圖形的流形建模工具。通過選擇大規(guī)模并行降噪器,所提出的方法每秒可以處理數(shù)十幀,微云全息的基于單光子激光雷達(dá)的算法,包含深度更新、強(qiáng)度更新和背景更新三個主要步驟。

深度更新:對深度變量采取漸變步驟與點(diǎn)云使用點(diǎn)集曲面算法進(jìn)行去噪,在三維全息空間的坐標(biāo)系中運(yùn)行。對光滑的連續(xù)曲面進(jìn)行適配,適配由內(nèi)核控制。與傳統(tǒng)的深度圖像降噪相比,微云全息點(diǎn)云降噪可以處理每個像素任意數(shù)量的表面,而不管激光雷達(dá)系統(tǒng)的像素格式如何。此外,所有3D點(diǎn)進(jìn)行并行處理,使得運(yùn)算時間非常短。

強(qiáng)度更新:在此更新中,漸變步驟是針對單個像素在3D全息空間中的坐標(biāo)進(jìn)行降噪。通過這種方式,只需要考慮同一表面內(nèi)點(diǎn)之間的相關(guān)性。使用每個點(diǎn)的最近鄰的低通濾波器。此步驟僅考慮局部相關(guān)性,并且并行處理所有點(diǎn)。在去噪步驟之后,我們?nèi)コ龔?qiáng)度低于給定閾值的點(diǎn),該閾值設(shè)置為最小允許反射率。

背景更新:與強(qiáng)度和深度更新類似的方式,取決于激光雷達(dá)系統(tǒng)的特性。在雙基光柵掃描系統(tǒng)中,激光源和單光子探測器不是同軸的,背景計數(shù)不一定在空間上相關(guān)。因此,不會對背景應(yīng)用空間規(guī)律化,在這種情況下,降噪操作簡化為恒等式。在單站光柵掃描系統(tǒng)和激光雷達(dá)陣列中,背景檢測類似于被動圖像。在這種情況下,空間規(guī)律化有助于改進(jìn)估計值。因此,我們用現(xiàn)成的圖像去噪算法,其計算復(fù)雜度較低。

微云全息這種新的計算框架,基于從單光子數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時三維全息場景的重建。通過將統(tǒng)計模型與計算機(jī)圖形的高度可擴(kuò)展的計算工具相結(jié)合,可進(jìn)行復(fù)雜戶外場景的3D重建,處理時間約為10-20毫秒。微云全息所提出的方法可以處理每個像素中未知數(shù)量的表面,該算法允許通過復(fù)雜場景的進(jìn)行目標(biāo)檢測和成像。這能夠?qū)?fù)雜的移動場景進(jìn)行穩(wěn)定的實(shí)時目標(biāo)重建,為實(shí)現(xiàn)3D全息成像應(yīng)用的視頻速率單光子激光雷達(dá)技術(shù)鋪平了道路。

3D全息場景的重建可以應(yīng)用在多個重要領(lǐng)域,例如自主導(dǎo)航、環(huán)境檢測和其他計算機(jī)視覺任務(wù)。3D全息場景重建擁有多個技術(shù)領(lǐng)域,如RGB-D傳感器獲取發(fā)射率成像,立體成像或全波形激光雷達(dá)3D全息成像等。與之相比,微云全息單光子激光雷達(dá)技術(shù)方案有幾個突出的優(yōu)勢,微云全息單光子激光雷達(dá)功率低靈敏度高是安全的激光光源,在高散射的水下環(huán)境或者極端大霧環(huán)境下已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了高分率三維全息圖像的重建。

微云全息在全息激光雷達(dá)的點(diǎn)云算法領(lǐng)域一直處于行業(yè)領(lǐng)先地位,微云全息服務(wù)眾多知名的新能源汽車企業(yè)以及ADAS汽車控制系統(tǒng)集成商或設(shè)備研發(fā)企業(yè)。隨著汽車制造商和領(lǐng)先的移動技術(shù)領(lǐng)域,尋求全面的數(shù)字感知解決方案以加速和規(guī)?;渥詣玉{駛技術(shù)的應(yīng)用。微云全息全息激光雷達(dá)利用這一市場趨勢為大規(guī)模自動駕駛量產(chǎn)提供優(yōu)秀的解決方案。

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