基于RDSNet的毫米波雷达人体跌倒检测方法

随着人口老龄化的到来,跌倒检测逐渐成为研究热点.针对基于毫米波雷达的人体跌倒检测应用,该文提出了一种融合卷积神经网络和长短时记忆网络的距离多普勒热图序列检测网络(RDSNet)模型.首先通过卷积神经网络对距离多普勒热图进行特征提取得到特征向量,然后将动态序列对应的特征向量序列依次输入长短时记忆网络,进而学习得到热图序列...     

嵌入Transformer结构的多尺度点云补全

目的当前点云补全的深度学习算法多采用自编码器结构,然而编码器端常用的多层感知器(multilayer perceptron,MLP)网络往往只聚焦于点云整体形状,很难对物体的细节特征进行有效提取,使点云残缺结构的补全效果不佳。因此需要一种准确的点云局部特征提取算法,用于点云补全任务。方法为解决该问题,本文提出了嵌入注意力模块的多尺度点云补全算法。网络整体采用编码器—解码器结构,通过编码器端的特征嵌入层和Transformer层提取并融合3种不同分辨率的残缺点云特征信息,将其输入到全连接网络的解码器中,输出逐级补全的缺失点云。最后在解码器端添加注意力鉴别器,借鉴生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的思想,优化网络补全性能。结果采用倒角距离(Chamfer distance,CD)作为评价标准,本文算法在2个数据集上与相关的4种方法进行了实验比较,在Shape Net数据集上,相比于性能第2的PF-Net(point fractal network)模型,本文算法的类别平均CD值降低了3.73%;在ModelNet10数据集上,相比于PF-...     

几何属性引导的三维语义实例重建

目的 语义实例重建是机器人理解现实世界的一个重要问题。虽然近年来取得了很多进展,但重建性能易受遮挡和噪声的影响。特别地,现有方法忽视了物体的先验几何属性,同时忽视了物体的关键细节信息,导致重建的网格模型粗糙,精度较低。针对这种问题,提出了一种几何属性引导的语义实例重建算法。方法 首先,通过目标检测器获取检测框参数,并对每个目标实例进行检测框盒采样,从而获得场景中对应的残缺局部点云。然后,通过编码器端的特征嵌入层和Transformer层提取物体丰富且关键的细节几何信息,以获取对应的局部特征,同时利用物体的先验语义信息来帮助算法更快地逼近目标形状。最后,本文设计了一种特征转换器以对齐物体全局特征,并将其与前述局部特征融合送入形状生成模块,进行物体网格重建。结果 在真实数据集ScanNet v2上,本文算法与现有最新方法进行了全面的性能比较,实验结果证明了本文算法的有效性。与性能排名第2的RfD-Net相比,本算法的实例重建指标提升了8%。此外,本文开展了详尽的消融实验以验证算法中各个模块的有效性。结论 本文所提出的几何属性引导的语义实例重建算法,更好地利用了物体的几何属性信息,使得重建结...