题名 基于深度传感器的多视角点云配准研究
被引量：1
1
作者
刘耀文 毕远伟 张鲁建 黄 延森
机构
烟台大学计算机与控制工程学院
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第3期161-167,共7页
基金
国家自然科学基金(No.62272405)。
文摘
为了解决大尺寸对称物体在多视角配准过程中出现的误匹配点对和累计误差问题,提出了一种基于深度传感器的多视角点云配准算法。首先,使用深度传感器获取目标物体不同视角下的多片点云并进行预处理,对物体单侧相邻点云采用超四点快速鲁棒匹配算法(Super 4-points congruent sets,Super4PCS)进行粗配准,利用改进的点到平面ICP算法去除误匹配点对并进行精配准,之后将左右两部分的点云拼接,从而获取完整的三维点云模型。最后,针对多视角配准出现的累计误差问题,提出了一种全局优化方法从而减少累计误差。实验结果证明所提方法可以精准地完成多视角点云配准,获得准确的三维点云模型。
关键词
深度传感器 累计误差 多视角 点云配准
Keywords
depth sensor cumulative error multi-view point cloud registration
分类号
TN911.3
[电子电信—通信与信息系统]
题名 基于超体素与几何特征融合的点云配准优化
2
作者
刘耀文 毕远伟 张鲁建 黄 延森
机构
烟台大学计算机与控制工程学院
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期864-869,共6页
基金
国家自然科学基金项目(No.62272405)资助。
文摘
针对点云配准过程中点云数据冗余、易出现误匹配点对和配准精度低的问题,提出了一种融合超体素及几何特征的点云配准方法。首先使用超体素与法向量信息相结合的方法提取特征点;其次,在粗配准中,通过使用快速特征点直方图(Fast Point Feature Histograms,FPFH)进行特征描述,采用双向最近邻比获取初始特征点对应关系,基于法向量夹角策略和随机采样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法进行对应关系的优化,获取良好的初始位姿;最后,在精配准中,基于初始位姿与改进的迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)算法完成点云配准。通过在斯坦福数据集中进行配准实验,验证了所提算法具有更好的鲁棒性,能高效且精准的完成点云配准。
关键词
超体素 迭代最近点算法 特征匹配 点云配准
Keywords
supervoxel iterative closest point algorithm feature matching point cloud registration
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN249
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
题名 用于三维点云语义分割的边增强图卷积网络
3
作者
张鲁建 毕远伟 刘耀文 黄 延森
机构
烟台大学计算机与控制工程学院
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2024年第8期409-417,共9页
基金
国家自然科学基金(62272405) 山东省自然科学基金(ZR2022MF238) 山东省青年创新科技支持计划(2021KJ080)。
文摘
现在大多数基于图卷积的点云语义分割方法忽略了边构建的重要性,不能充分地表示局部区域的特征。基于此,提出一种结合注意力机制的边增强的图卷积网络(AE-GCN)。首先,将邻居点特征加入边中,而不仅仅是中心点与邻居点的特征差异;其次,加入注意力机制保证点云的局部信息得到更充分的利用;最后,采用U-Shape的分割结构,确保网络更好适应点云的语义分割这一任务。在两个公开数据集Toronto_3D和S3DIS上的实验结果表明,与目前的大多数方法相比,AE-GCN取得了具有竞争力的结果:在Toronto_3D数据集的平均交并比为80.3%,总体准确度为97.1%;在S3DIS数据集的平均交并比为68.0%,总体准确度为87.2%。
关键词
三维图像处理 点云语义分割 注意力机制 边增强 图卷积
Keywords
threedimensional image processing point cloud semantic segmentation attention mechanism augmented edge graph convolutional
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
