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申请/专利权人：中科南京智能技术研究院
摘要：本发明公开了一种基于3D语义场景补全的3D可行驶区域检测方法，包括：获取单目相机输出的RGB图像，并对其进行畸变矫正；对畸变矫正后的RGB图像进行单目深度估计，得到深度图并构建深度字典；结合深度字典将深度图的每个像素点由二维像素坐标系投影至三维相机坐标系，构建3D伪点云；对3D伪点云进行体素化，获取设定空间范围和体素分辨率的3D占据体素集合；对3D占据体素进行3D语义场景补全，得到3D语义体素集合；结合3D语义体素的语义类别和中心点3D坐标，判断待检测体素区域是否可以通行，获取整个3D空间的可行驶区域。本发明在只使用单目相机的情况下，直接输出三维相机坐标系下的可行驶区域，兼具实用性和易用性。
主权项：1.一种基于3D语义场景补全的3D可行驶区域检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取单目相机输出的RGB图像，并对其进行畸变矫正；对畸变矫正后的RGB图像进行单目深度估计，得到深度图，并以像素坐标为索引构建深度字典；根据相机内参矩阵，结合深度字典将深度图的每个像素点由二维像素坐标系投影至三维相机坐标系，构建3D伪点云；对3D伪点云进行体素化，获取设定空间范围和体素分辨率的3D占据体素，并得到3D占据体素集合；对3D占据体素集合中的3D占据体素进行3D语义场景补全，输出含语义类别的3D语义体素，得到3D语义体素集合；结合3D语义体素集合中3D语义体素的语义类别和中心点3D坐标，判断待检测体素区域是否可以通行，获取整个3D空间下的可行驶区域。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中科南京智能技术研究院 一种基于3D语义场景补全的3D可行驶区域检测方法
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