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该文提出一种基于SLAM定位的多位置和姿态点云的拼接与分割方法,可提供信息量大且准确的点云样本数据。首先,利用RTAB-MAP框架构建SLAM算法,由KinectV2传感器采集获得带有位姿信息的多角度RGBD图像样本,并转化为三维点云场景数据;其次,改进ICP算法并基于SVD算法设计多位姿点云的拼接算法;再次,根据原始点云的RGB信息与凹凸性特征,设计三维点云分割算法,以此形成一系列点云目标;最后,开展点云拼接和点云分割实验,实验结果验证了该文所提算法的正确性和有效性。 相似文献
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吴振慧 《扬州职业大学学报》2023,(1):17-21,34
在点云数据采集过程中,现场情况会导致点云数据质量下降,出现如点云残缺、点云稀疏、噪声等问题,传统点云配准算法在对低质量点云进行配准时会出现配准失败的问题。针对低质量点云配准的挑战,提出一种粗匹配和精匹配结合的算法,通过PPF方法进行粗匹配,将其计算结果作为ICP精匹配方法的迭代初值,提高算法的速度和精度。最后,分别针对稀疏点云、含噪声点云和残缺点云进行实验验证,证明了本算法的有效性。 相似文献
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为了实现大型点云的精确配准,首先对大型点云数据进行降采样及去质心预处理,并采用迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法计算点云间的旋转矩阵R与平移矩阵T,最终在Visual Studio中基于OpenGL库实现界面交互和结果显示。结果表明,该配准算法既支持人为选择关键点进行配准,也支持随机生成关键点进行配准,且准确率高。大型点云数据实验表明,针对大型点云点数目多,普通配准算法计算时间长的问题,采用K-D树进行配准算法加速,可保证精度,同时大大缩短了大型点云配准计算时间。 相似文献
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点云模型区域分割是其数字处理的基础工作。在分析用户交互式边界顶点选取方法基础上,提出一种基于自动生成边界曲线的分割算法。根据点法式方程求解边界点的剖切平面,据此将点云模型分为两部分。实验表明,与适当的用户界面配合,算法可有效实现点云模型的特征区域交互式分割操作,为点云模型参数化及模型编辑等提供支持。 相似文献
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提出了一种基于法矢空间离散扩张的三维点云数据特征分离算法。将三维空间中的点云数据投影到法矢空间中,通过法矢估算与离散扩张的方法从复杂模型中提取具有几何特征的曲面并将其相互分离。实验证明算法能迅速地从海量点云数据中识别并分离具有几何特征的数据点,得到单一特征曲面,并且具有较好的健壮性和算法效率。 相似文献
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《鸡西大学学报》2019,(12)
3D点云能清晰、直观、准确地反映真实场景,其中卷积神经网络、随机森林分类器等都是用于3D点云语义分割的主要研究方法,均取得了良好的实验结果。但是到目前为止,在复杂丰富的3D实景中如何实现分割的多通道化还有很大的研究空间。基于此首先介绍了一种精巧、简单的3D点云语义分割框架,然后提出了一种通过学习语义感知的点级个体嵌入方法,将属于同一个体的语义特征融合在一起,使得每个3D点的语义预测更精确,同时实验结果也说明了这种融合个体识别的语义分割方法是可行的有效的,在精度上较PointNet++结构提高了3. 9个百分点,在速度上处理同样4096个点云数据的速度比先进的SGPN结构快约4倍。 相似文献