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本发明提供了一种基于伪激光雷达的端到端的场景流、位姿联合学习方法，其过程为，首先利用深度网络获得连续两帧单目图像的深度图，并将深度图生成两帧图像对应的伪点云，再将伪点云和激光雷达点云分别生成L层金字塔，在对伪点云和激光雷达点云进行逐层融合之后输入场景流‑位姿网络，实现场景流和位姿的联合估计。本发明采用了深度学习方法，端到端地进行位姿及场景流学习，使用了伪点云和激光雷达点云分层特征提取再融合的方法，并利用分割掩膜实现动态场景流和位姿的联合学习。本发明对伪点云和激光雷达点云进行融合，提高了网络估计的
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113284173 A
(43)申请公布日 2021.08.20
(21)申请号 202110421794.9
(22)申请日 2021.04.20
(71)申请人 中国矿业大学
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