小红花·文摘

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本文介绍了一种新的指代多目标跟踪（RMOT）任务，利用语言表达作为语义线索。作者构建了Refer-KITTI基准，并开发了TransRMOT架构，取得了优异的检测性能。此外，提出了Elysium多模态语言模型和EchoTrack模型，解决了视频中的物体跟踪问题，并建立了AR-MOT基准测试集。研究还提出了基于自然语言描述的3D视觉定位方法，贡献了STRefer和LifeRefer数据集，推动了自动驾驶和服务机器人的发展。

MLS-Track：RMOT 中的多层语义交互

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我们提出了一种新的方法，通过结合 MLS 点云和预定义的 3D 模型库，使用 BoW 概念并增加半全局特征，来重建三维外立面细节。我们在带有随机噪声的模型和 TUM-FAÇADE 数据集上进行了实验，结果表明我们的方法能够改善传统的 BoW 方法，具有用于更真实的外立面重建的潜力，而无需矩形假设，可用于应用如测试自动驾驶功能或估计立面的太阳能潜力。

利用 MLS 点云和词袋模型方法重建立面细节

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通过利用低细节级别建筑模型和 MLS 点云的准确性，我们介绍了一种新颖的细化策略，实现了 LoD3 建模的重构，该策略承诺能实现规模化的 LoD3 重构，并将其应用于多个领域。此外，我们还提供了重构 LoD3 立面元素并将其嵌入 CityGML 标准模型的指南，将所得知识传播给学术界和专业人士。我们相信，我们的方法能够促进 LoD3 重构算法的发展，并进一步推动其广泛应用。