(SeaPRwire) –   北京,2024年1月05日 — WiMi Hologram Cloud Inc.(纳斯达克股票交易所代码:WIMI)(“WiMi”或”公司”),一家领先的全球虚拟增强现实(AR)技术提供商,今天宣布了一种基于融合图卷积网络的图像融合点云语义分割方法,旨在利用图像和点云数据的不同信息来提高语义分割的准确性和效率。点云数据非常有效地表示对象的几何结构和结构,而图像数据包含丰富的颜色和纹理信息。融合这两种数据可以同时利用它们的优势,并提供更全面信息进行语义分割。

融合图卷积网络(FGCN)是一种有效的深度学习模型,可以同时高效地处理图像和点云数据,并有效地处理不同分辨率和尺度的图像特征进行高效特征提取和图像分割。FGCN能够更有效地利用多模态数据通过提取图像和点云双模态数据中的每个点涉及的语义信息。为了提高图像特征提取的效率,WiMi还引入了双通道k最近邻(KNN)模块。这个模块允许FGCN利用图像数据中的空间信息更好地理解图像中的上下文信息,通过计算每个点周围k个最近邻点的语义信息。这有助于FGCN更好地区分更重要的特征并去除不相关的噪音。此外,FGCN采用空间注意力机制来更好地关注点云数据中的更重要特征。这个机制允许模型根据其几何形状和邻近点的关系为每个点赋予不同的权重,从而更好地理解点云数据的语义信息。通过融合多尺度特征,FGCN增强了网络的泛化能力并提高了语义分割的准确性。多尺度特征提取允许模型考虑不同空间尺度中的信息,从而对图像和点云数据的语义内容进行更全面理解。

这种基于融合图卷积网络的图像融合点云语义分割能够更有效地利用图像和点云等多模态数据中的信息来提高语义分割的准确性和效率,预计将推进机器视觉、人工智能、照片测量、遥感等领域,为未来语义分割研究提供新的方法。

这种基于融合图卷积网络的图像融合点云语义分割在应用前景上广泛,可应用于许多领域,如自动驾驶、机器人以及医学图像分析等。随着自动驾驶、机器人以及医学图像分析等领域的快速发展,对图像和点云数据的处理和语义分割需求不断增长。例如,在自动驾驶领域,无人驾驶汽车需要准确感知和理解周围环境,包括道路、车辆和行人等对象的语义分割。这种图像融合点云语义分割能够提高对周围环境的感知和理解能力,为无人驾驶汽车的决策和控制提供更准确的数据支持。在机器人领域,机器人需要感知和理解外部环境以完成各种任务。图像融合点云语义分割能够融合机器人获取的图像和点云数据,提高外部环境的感知和理解能力,有助于机器人更好地完成任务。在医疗领域,医学图像分析需要准确分割和识别医学图像以更好地辅助医疗诊断和治疗。图像融合点云语义分割能够融合医学图像和点云数据,提高医学图像的分割和识别准确性,从而为医疗诊断和治疗提供更准确的数据支持。

未来,WiMi将进一步优化模型结构。同时,模型将与深度学习技术相结合,利用深度学习技术来提高模型性能。并进一步发展多模态数据融合技术,融合不同类型的数据(如图像、点云、文本等),提供更全面丰富的信息,提高语义分割的准确性。WiMi将继续提高图像融合点云语义分割在实时处理能力方面的能力,以满足需求。

关于WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc.(纳斯达克股票交易所代码:WIMI)是一家全方位技术解决方案提供商,专注于专业领域,包括汽车头上显示(HUD)虚拟增强现实软件、三维全息脉冲LiDAR、头戴式光场全息设备、全息半导体、全息云软件、全息汽车导航等。其服务和全息增强现实技术包括汽车应用全息增强现实、三维全息脉冲LiDAR技术、全息视觉半导体技术、全息软件开发、全息增强现实广告技术、全息增强现实娱乐技术、全息增强现实SDK支付、交互式全息通信等全息增强现实技术。

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联系人
WIMI Hologram Cloud Inc.
电子邮件: pr@wimiar.com
电话: 010-53384913

ICR, LLC
Robin Yang
电话: +1 (646) 975-9495
电子邮件: wimi@icrinc.com