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Abstract 高效地总结稠密的3D点云数据并提取运动物体的运动信息（运动物体分割，MOS）对于自动驾驶和机器人应用至关重要。如何有效利用运动和语义特征并在3D到2D投影过程中避免信息丢失仍然是一个关键挑战。本文提出了一种新的多视角MOS模型（MV-MOS），通过融合来自点云不同2D表示的运动-语义特征来解决这一挑战。为了有效利用互补信息，所提出模型的运动分支结合了鸟瞰图（BEV）和距离视图（RV）表示中的运动特征。此外，还引入了一个语义分支，为运动物体提供补充的语义特征。最后，使用Mamba模块将语义特征与运动特征融合，为运动分支提供有效指导。通过全面的实验验证了所提出的多分支融合MOS框架的有效性，并且我们提出的模型在SemanticKITTI基准测试中优于现有的最先进模型。 代码地址 ：https://github.com/Chengjt1999/MV-MOS 欢迎加入自动
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