自动驾驶

ARSGaussian: 3D Gaussian Splatting with LiDAR for Aerial Remote Sensing Novel View Synthesis

ARSGaussian：基于LiDAR的3D高斯点分布用于航空遥感新视角合成

Yiling Yao, Bing Zhang, Wenjuan Zhang, Lianru Gao, Dailiang Peng, Bocheng Li, Yaning Wang, Bowen Wang

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ARSGaussian通过整合LiDAR点云约束，改进3D高斯点分布方法，解决航空遥感中视角合成的漂浮物和过度生长问题，提升几何估计精度。

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Journal ref ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,Volume 231,2026,Pages 288-306,ISSN 0924-2716,

LiDAR Remote Sensing Meets Weak Supervision: Concepts, Methods, and Perspectives

LiDAR遥感与弱监督学习：概念、方法与展望

Yuan Gao, Shaobo Xia, Pu Wang, Xiaohuan Xi, Sheng Nie, Cheng Wang

机构 * aircas.ac.cn（航空科学研究院） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文从弱监督学习视角系统回顾了LiDAR遥感的最新进展，探讨了弱监督方法在数据解释、参数反演及跨域适应中的应用，并展望了WSL在提升LiDAR遥感性能与泛化能力方面的未来方向。

Journal ref ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Volume 235, May 2026, Pages 72-104

VLM-Loc: Localization in Point Cloud Maps via Vision-Language Models

基于视觉-语言模型的点云地图定位

Shuhao Kang, Youqi Liao, Peijie Wang, Wenlong Liao, Qilin Zhang, Benjamin Busam, Xieyuanli Chen, Yun Liu

专题命中 激光雷达 ：BEV(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VLM-Loc通过视觉-语言模型的空间推理能力，实现了更准确的文本到点云定位，提升了复杂环境中的定位鲁棒性。

Comments CVPR 2026