面向自动驾驶的稀疏深度图补全方法SFN-D
SFN-D: depth completion method for sparse depth maps in autonomous driving
1. 上海市现代光学系统重点实验室, 光学仪器与系统教育部工程研究中心, 上海理工大学光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
2. 上海交通大学 计算机科学与技术系, 上海 200030
摘要
在自动驾驶领域，稀疏深度图的密集化是重要研究课题，对3D重建和3D目标检测等任务具有突出意义。提出一种新颖的深度补全框架SFN-D。该框架基于多模态数据融合和语义分割设计，利用多模态数据各自的优势来补充稀疏深度图中的缺失深度，从而有效补充稀疏深度图。为了实现这一目标，采取一种借助传感器标定进行数据转换从而实现多模态数据融合和深度图修正的方案，该框架融合了来自图像和激光雷达的特征图，可与现有任何优秀的点云语义分割网络和图片分割网络相适配，无需任何专家知识且能够开放性的实现稀疏深度图的深度补全。使用自动驾驶领域中广泛使用的KITTI Depth Compeletion数据集与相似深度补全方法评估了SFN-D，实验结果表明与其他深度补全方法相比，SFN-D有效且有更高的精度。
基金项目
上海市科委创新计划(22DZ1100103)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.02.0053
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第10期
发布历史
[2025-06-04] 优先出版
引用本文
吴彬, 赵海燕, 曹健, 等. 面向自动驾驶的稀疏深度图补全方法SFN-D [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (10). (2025-06-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.02.0053. (Wu Bin, Zhao Haiyan, Cao Jian, et al. SFN-D: depth completion method for sparse depth maps in autonomous driving [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (10). (2025-06-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.02.0053. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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