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面向三维点云识别的体素网格降采样 被引量:12
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作者 肖正涛 高健 +1 位作者 吴东庆 张揽宇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第11期43-47,共5页
三维点云往往包含大量冗余数据,降采样是点云预处理过程中的关键环节。对OpenCV点对特征(point pair feature)三维物体识别模块中的体素网格降采样算法进行了深入研究,分析并发现了OpenCV中体素网格降采样算法存在着体素索引转换的错误... 三维点云往往包含大量冗余数据,降采样是点云预处理过程中的关键环节。对OpenCV点对特征(point pair feature)三维物体识别模块中的体素网格降采样算法进行了深入研究,分析并发现了OpenCV中体素网格降采样算法存在着体素索引转换的错误,验证了该算法错误会导致点云中位于包围盒表面上的点不能得到正确的降采样结果。为此,提出一种体素网格降采样算法。该算法的关键之处:一是对三维点云中的每一个点正确划分网格归属;二是将网格的三维索引转换为一维索引,且满足一一对应的关系。实验结果表明,该方法不但在计算时间上与OpenCV中的方法无明显差异,而且通过对降采样后的点云分布和差异进行分析来看,该方法能正确有效地对各种情形的点云进行降采样。 展开更多
关键词 体素网格 降采样 点云精简 包围盒 点对特征
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基于点对特征的三维点云匹配算法 被引量:11
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作者 易杰 李蹊 +3 位作者 易辉成 刘苗 钟凯 胡兴 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第9期115-117,共3页
针对现有的基于全局特征的三维物体识别方法和基于局部特征的三维物体识别方法在有遮挡和混叠场景中识别效果均不理想的问题,提出了一种基于点对特征的三维点云匹配算法。利用模型上的所有点对特征来完成全局模型描述构建,并在减少的二... 针对现有的基于全局特征的三维物体识别方法和基于局部特征的三维物体识别方法在有遮挡和混叠场景中识别效果均不理想的问题,提出了一种基于点对特征的三维点云匹配算法。利用模型上的所有点对特征来完成全局模型描述构建,并在减少的二维空间上,利用快速投票方案,在局部对模型点云和场景点云进行匹配,从而恢复模型在场景中的全局姿态。实验结果表明:该算法在有遮挡和混叠的场景中识别效果比较理想。 展开更多
关键词 三维物体识别 点对特征 三维点云匹配 全局模型描述 投票方案
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基于局部点对特征与ICP的粗-精点云配准算法 被引量:7
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作者 岳晓峰 刘泽园 +1 位作者 朱娟 田云胜 《长春工业大学学报》 CAS 2022年第4期306-314,共9页
三维点云配准在机器视觉与智能检测领域中有着广泛应用,也是近年来工业机器人自动拾取的基础技术。针对传统迭代最近点(ICP)配准算法存在收敛速度慢、对点云初始位置要求高等问题,提出一种基于局部点对特征与ICP的粗-精点云配准算法。... 三维点云配准在机器视觉与智能检测领域中有着广泛应用,也是近年来工业机器人自动拾取的基础技术。针对传统迭代最近点(ICP)配准算法存在收敛速度慢、对点云初始位置要求高等问题,提出一种基于局部点对特征与ICP的粗-精点云配准算法。配准实验表明,该算法在最优的情况下可使ICP算法的迭代次数减少73%,有效解决ICP算法鲁棒性差、效率低等问题。 展开更多
关键词 点云配准 点对特征 迭代最近点算法 特征匹配
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基于增强型点对特征的三维目标识别方法 被引量:9
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作者 鲁荣荣 朱枫 +3 位作者 吴清潇 陈佛计 崔芸阁 孔研自 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期237-246,共10页
针对基于原始点对特征的三维目标识别算法中存在的内存浪费、效率不高的问题,提出了一种基于增强型点对特征的三维目标识别算法。通过在原始点对特征的第4个分量上乘以一个符号函数,得到了一种区分性更强的点对特征,消除了原始点对特征... 针对基于原始点对特征的三维目标识别算法中存在的内存浪费、效率不高的问题,提出了一种基于增强型点对特征的三维目标识别算法。通过在原始点对特征的第4个分量上乘以一个符号函数,得到了一种区分性更强的点对特征,消除了原始点对特征存在的二义性。考虑到待识别目标三维模型存在的自遮挡,利用点对之间的视点可见性约束,剔除了目标三维模型哈希表中存在的大量冗余点对,节省了内存开销并提高了三维目标识别算法的识别准确率和效率。在开放数据集和实际采集的数据集上的实验结果表明,与基于原始点对特征的算法相比,所提三维目标识别算法在识别准确率和效率上都有一定程度的提升。 展开更多
关键词 机器视觉 点对特征 三维目标识别 可见性约束
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基于ConvMixer架构的高效点云分类方法
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作者 王淳 赵艳明 冯燕 《中国传媒大学学报(自然科学版)》 2024年第1期56-64,共9页
近年来,视觉Transformer模型在点云分类等三维计算机视觉任务中显现出潜在的优越性,但其有效性来源仍然模糊不清。研究它们在视觉任务中的性能是完全归功于Transformer结构本身的优越性,还是至少部分得益于使用局部块作为输入表示,是非... 近年来,视觉Transformer模型在点云分类等三维计算机视觉任务中显现出潜在的优越性,但其有效性来源仍然模糊不清。研究它们在视觉任务中的性能是完全归功于Transformer结构本身的优越性,还是至少部分得益于使用局部块作为输入表示,是非常必要的。受此启发,本文提出了一种简单但仍然有效的点云分类和分割模型PointConvMixer,用ConvMixer架构取代了Point-BERT中的标准Transformer。PointConvMixer在ModelNet40数据集上的整体分类准确率达到92.3%,在ShapeNet Parts数据集上进行点云部分分割时mIOUI和mIOUC分别为85.4%和83.9%,均优于基于Transformer的对比模型。此外,本文还进一步提出PPFConvMixer,其利用高效的局部特征描述符PPF增强了PointConvMixer,从而优化了点云分类性能。在查询半径为0.25m时,PPFConvMixer的总体分类准确率达到了93.8%。 展开更多
关键词 三维点云分类 深度学习 ConvMixer point pair feature
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基于曲率关键点的点对特征三维目标识别
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作者 邓天睿 刘冉 +3 位作者 肖宇峰 郭林 蓝发籍 王林 《光电子.激光》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期691-698,共8页
精准的三维(three-dimensional, 3D)目标识别对于机器人自主抓取至关重要,针对目前基于原始点对特征(point-pair feature, PPF)的三维目标识别算法中存在识别速度慢、严重遮挡场景下识别率低的问题,提出了一种基于曲率关键点的点对特征... 精准的三维(three-dimensional, 3D)目标识别对于机器人自主抓取至关重要,针对目前基于原始点对特征(point-pair feature, PPF)的三维目标识别算法中存在识别速度慢、严重遮挡场景下识别率低的问题,提出了一种基于曲率关键点的点对特征三维目标识别算法。该算法根据点云法向量邻域夹角均值,快速估算点云曲率,以此提取关键点,通过对关键点计算点对特征,剔除了模型点对特征哈希表中存在的大量冗余点对。使用结合位姿聚类和假设检验的位姿优化算法,首先通过位姿聚类对候选假设位姿进行优化,其次位姿聚类后采用ICP (iterative closest point)算法对候选位姿进行细化,最后利用基于重合度计算匹配分数的假设检验算法滤除错误假设并得出最佳假设位姿。实验结果表明,在公开数据集上,所提方法能够获得95.2%的平均识别率,减少模型点对特征哈希表构建时间并且提高在严重遮挡场景下的识别率。 展开更多
关键词 三维(3D)目标识别 点对特征 关键点提取 假设检验
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一种针对大规模场景的点云匹配算法
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作者 刘芊伟 张朝霞 +1 位作者 谢怡婷 张成龙 《现代信息科技》 2024年第7期146-150,共5页
针对大规模点云匹配时传统算法速度慢和匹配结果不一致的问题,提出一种新的点云匹配方法。该方法首先利用KD树找到点云中深度最小的点并以该点作为种子点,然后通过在深度信息和曲率两个方面做以改进的区域生长分割算法提取出点云上表面... 针对大规模点云匹配时传统算法速度慢和匹配结果不一致的问题,提出一种新的点云匹配方法。该方法首先利用KD树找到点云中深度最小的点并以该点作为种子点,然后通过在深度信息和曲率两个方面做以改进的区域生长分割算法提取出点云上表面区域,并在该区域提取点云边界。最后使用改进的点对特征完成点云匹配算法验证。实验结果表明,相比传统算法,该方法在匹配速度以及匹配结果的一致性方面得到了显著的提升,在处理大规模点云匹配上具有实际应用价值。 展开更多
关键词 大规模点云 KD树 改进的区域生长分割算法 点对特征
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6DOF pose estimation of a 3D rigid object based on edge-enhanced point pair features
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作者 Chenyi Liu Fei Chen +5 位作者 Lu Deng Renjiao Yi Lintao Zheng Chenyang Zhu Jia Wang Kai Xu 《Computational Visual Media》 SCIE EI CSCD 2024年第1期61-77,共17页
The point pair feature(PPF)is widely used for 6D pose estimation.In this paper,we propose an efficient 6D pose estimation method based on the PPF framework.We introduce a well-targeted down-sampling strategy that focu... The point pair feature(PPF)is widely used for 6D pose estimation.In this paper,we propose an efficient 6D pose estimation method based on the PPF framework.We introduce a well-targeted down-sampling strategy that focuses on edge areas for efficient feature extraction for complex geometry.A pose hypothesis validation approach is proposed to resolve ambiguity due to symmetry by calculating the edge matching degree.We perform evaluations on two challenging datasets and one real-world collected dataset,demonstrating the superiority of our method for pose estimation for geometrically complex,occluded,symmetrical objects.We further validate our method by applying it to simulated punctures. 展开更多
关键词 point pair feature(PPF) pose estimation object recognition 3D point cloud
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基于边缘点对特征的板型物体识别与定位系统 被引量:6
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作者 赵银帅 吴清潇 +1 位作者 付双飞 张正光 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期601-605,共5页
针对工业环境中板型物体(如钢板),在基于投票策略的匹配算法基础上加入了边缘点对特征,提出了一种基于边缘点对特征的三维目标识别与定位方法,并利用该算法设计实现了一个钢板识别与定位系统,已成功应用于工业机器人自动钢板打磨项目中... 针对工业环境中板型物体(如钢板),在基于投票策略的匹配算法基础上加入了边缘点对特征,提出了一种基于边缘点对特征的三维目标识别与定位方法,并利用该算法设计实现了一个钢板识别与定位系统,已成功应用于工业机器人自动钢板打磨项目中。另外,对匹配结果使用位姿聚类以及位姿验证与优化,进一步提高了算法的准确性和鲁棒性。根据系统在工作现场的运行统计结果得出,该方法不仅定位精度在项目容忍范围之内,而且满足项目对实时性的要求。 展开更多
关键词 三维边缘提取 点对特征 投票策略 位姿估计
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基于点对特征和局部参考系的六维位姿估计算法 被引量:5
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作者 王化明 郭交通 陈作特 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 北大核心 2019年第6期695-700,共6页
针对大量物件分拣工作中单目视觉无法精确估计目标位姿从而无法完成随机堆叠工件分拣的问题,以点对特征为基础,提出了基于点云的目标识别和位姿估计算法的改进算法.模型训练阶段,使用改进的下采样方法,保留更多有区分性的点对,构建局部... 针对大量物件分拣工作中单目视觉无法精确估计目标位姿从而无法完成随机堆叠工件分拣的问题,以点对特征为基础,提出了基于点云的目标识别和位姿估计算法的改进算法.模型训练阶段,使用改进的下采样方法,保留更多有区分性的点对,构建局部参考系作为补充特征;在线匹配阶段,以距离作为投票权重,并利用匹配点对的局部参考系相似度验证候选位姿;最后通过模型与场景的重叠率筛选未遮挡的多实例目标作为可抓取目标候选.结果表明:在方差为3%,5%倍模型尺寸的高斯噪声下,目标识别率分别可达97%,78%;所有试验的识别耗时均在1 s以内,满足实际需求. 展开更多
关键词 目标识别 位姿估计 点对特征 局部参考系 位姿验证
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基于点云中心约束的点对特征三维物体识别算法
11
作者 邓仕超 杨龙 +2 位作者 梁晨光 高兴宇 蒋应良 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第6期27-30,34,共5页
目标姿态识别系统中能够快速、准确在复杂场景里识别目标物体是实现机器人在线抓取的关键,针对传统点对特征(PPF)算法相邻物体点云干扰的问题,提出了一种基于点云中心约束点对特征的三维物体识别算法。首先通过法向量相交约束为条件提... 目标姿态识别系统中能够快速、准确在复杂场景里识别目标物体是实现机器人在线抓取的关键,针对传统点对特征(PPF)算法相邻物体点云干扰的问题,提出了一种基于点云中心约束点对特征的三维物体识别算法。首先通过法向量相交约束为条件提取物体中心,然后根据模型的大小筛选出相关的点对特征,最后利用共面点对和物体中心特征,实现计算三维物体的姿态,以此来提高识别速度。实验结果表明,该算法显著减少特征描述符数量,提高了三维物体在复杂场景中的识别速度。与原始的点对特征算法相比,该方法对三维目标识别具有较好的性能与速度。 展开更多
关键词 三维物体识别 点对特征 点云中心 法向量
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基于点对特征的工业零件位姿检测研究 被引量:3
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作者 李旭宇 张梓 《长沙理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2021年第4期100-107,共8页
针对工业零件生产过程中对无序摆放的工业零件进行抓取的情景,提出了一种新的基于加权投票的位姿估计方法。在原始点对特征(point-pair feature,PPF)算法的基础上引入加权投票方法,可以解决离线建模阶段由模型表面大量的短线段点对造成... 针对工业零件生产过程中对无序摆放的工业零件进行抓取的情景,提出了一种新的基于加权投票的位姿估计方法。在原始点对特征(point-pair feature,PPF)算法的基础上引入加权投票方法,可以解决离线建模阶段由模型表面大量的短线段点对造成的误投票问题,实现目标工件的点云配准,最终得到目标零件的位姿估计结果。经验证,与三维扫描设备重构模型相比,本研究提出的方法可进行配准试验,减少离线建模阶段的工作量,且能很好地适应机械手抓取工业零件的工作情景。 展开更多
关键词 点对特征 点云配准 位姿估计 模型转换 加权投票
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Improved Qualitative Trajectory Calculus for Pair-Activity Analysis
13
作者 Shengsheng Wang Guangyao Wang +1 位作者 Yungang Zhu Jingwen Shao 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2019年第2期318-326,共9页
Trajectory provides the most robust feature for activity recognition in far-field surveillance videos,in which increasing attentions have been given to the use of qualitative methods with symbolic rather than real-val... Trajectory provides the most robust feature for activity recognition in far-field surveillance videos,in which increasing attentions have been given to the use of qualitative methods with symbolic rather than real-value features.Qualitative trajectory calculus(QTC)showed a good performance in pair-activity from video.However,QTC and similar works are not good at dealing with noise,since they are all considering short-term features.To deal with the problems mentioned above,two types of long-term features,including sub-trajectory feature and point-trajectory feature,are designed.The sub-trajectory feature is a long-term feature in a coarse granularity,while the point-trajectory feature is a long-term feature in a relatively fine granularity.Using the sub-trajectory feature,a couple of trajectories are segmented into sub-trajectories and enveloping boxes are used to substitute the original sub-trajectory for capturing the major attributes.The point-trajectory feature describes the relationship between a single point in one trajectory and all parts of the other trajectory.The experiments on the human activity classification data demonstrated that our proposed methods are better than the original QTC and previous short-term features. 展开更多
关键词 pair-activity analysis qualitative TRAJECTORY CALCULUS sub-trajectory feature point-trajectory feature
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结合有色点对搜索和区域统计特征的车牌定位算法分析 被引量:2
14
作者 周彬彬 周之平 贾杰 《无线互联科技》 2016年第4期9-12,共4页
为了提高车牌检测系统中车牌定位的效率,文章利用HSV和RGB双重颜色模型对蓝白像素点建立定性描述模型,基于该模型提出一种结合蓝白有色点对搜索和区域统计特征信息的车牌定位方法。该方法首先通过搜索有色点对并结合角点和车牌纹理等特... 为了提高车牌检测系统中车牌定位的效率,文章利用HSV和RGB双重颜色模型对蓝白像素点建立定性描述模型,基于该模型提出一种结合蓝白有色点对搜索和区域统计特征信息的车牌定位方法。该方法首先通过搜索有色点对并结合角点和车牌纹理等特征确定车牌的粗略区域,然后利用垂直/水平投影、霍夫直线检测以及颜色提取方法实现车牌精确定位。测试结果表明,针对复杂环境和不同光照条件下的车牌,新方法能够实现车牌的快速精确定位。 展开更多
关键词 车牌定位 有色点对 区域统计特征
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基于点对特征及分层全连接聚类的三维目标识别方法
15
作者 袁晓磊 岳晓峰 +1 位作者 方博 马国元 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第S01期127-131,共5页
针对基于原始点对特征的三维目标识别算法中存在的效率低、易受干扰的问题,提出了一种分层全连接聚类算法来对三维目标进行识别。利用模型上的所有点对特征来完成全局模型的描述构建,并在局部坐标的二维空间上,利用投票方案和分层全连... 针对基于原始点对特征的三维目标识别算法中存在的效率低、易受干扰的问题,提出了一种分层全连接聚类算法来对三维目标进行识别。利用模型上的所有点对特征来完成全局模型的描述构建,并在局部坐标的二维空间上,利用投票方案和分层全连接聚类算法对候选位姿进行筛选,从而获得最优位姿。在UWA的数据集上的实验结果表明,与原始点对特征算法相比,所提出的分层全连接聚类算法在识别率和效率上都有一定程度的提升,并且该方法满足实用性和有效性要求。 展开更多
关键词 目标识别 点对特征 分层全连接聚类 投票方案
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基于质心−凸包−自适应聚类法的浮选泡沫动态特征提取
16
作者 魏凯 王然风 +2 位作者 王珺 韩杰 张茜 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第8期151-160,共10页
面对复杂的浮选现场环境及浮选泡沫自身相互粘连导致的边界不清等情况,现有泡沫动态特征(流动速度和崩塌率)提取方法往往无法准确划定属于每个泡沫的动态特征采样区域、不能全面匹配相邻帧间的特征点对且难以有效识别崩塌区域。针对上... 面对复杂的浮选现场环境及浮选泡沫自身相互粘连导致的边界不清等情况,现有泡沫动态特征(流动速度和崩塌率)提取方法往往无法准确划定属于每个泡沫的动态特征采样区域、不能全面匹配相邻帧间的特征点对且难以有效识别崩塌区域。针对上述问题,提出了一种基于质心−凸包−自适应聚类法的浮选泡沫动态特征提取方法。该方法采用集成Swin−Transformer多尺度特征提取能力的改进型Mask2Former,实现对泡沫质心的精准定位和崩塌区域的有效识别;通过最优凸包评价函数搜寻目标泡沫周围相邻一圈泡沫质心构建的凸包,拟合出接近实际泡沫轮廓的动态特征采样区域;运用基于Transformer的局部图像特征匹配(LoFTR)算法匹配相邻帧图像间的特征点对;针对动态特征采样区域内部的所有特征点对,通过基于OPTICS算法的主特征自适应聚类法提取每个泡沫的主要流动速度。实验结果表明,在普通泡沫质心定位和崩塌区域识别任务中,该方法分别取得了88.83%,97.92%的准确率及77.90%,96.52%的交并比;以2.69%的平均剔除率实现了99.93%的特征点对匹配正确率;在多种工况下均能有效划定与实际泡沫边界相近的特征采样区域,进而定量提取每个泡沫的动态特征。 展开更多
关键词 浮选泡沫动态特征 泡沫图像 泡沫质心定位 泡沫崩塌区域识别 特征点对匹配 主特征自适应聚类
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基于点对特征的无序散乱堆叠工件位姿估计算法 被引量:2
17
作者 李松恒 陈高铭 +2 位作者 张炜 邓永胜 刘超 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第8期3354-3362,共9页
针对无序分拣场景中物体相互堆叠遮挡导致的位姿估计误差大的问题,提出了一种基于点对特征(point pair feature,PPF)的杂乱堆叠工件位姿估计算法。离线训练阶段,使用更优的点云降采样方案和更为细致的点云法线计算方式,以保留更多具有... 针对无序分拣场景中物体相互堆叠遮挡导致的位姿估计误差大的问题,提出了一种基于点对特征(point pair feature,PPF)的杂乱堆叠工件位姿估计算法。离线训练阶段,使用更优的点云降采样方案和更为细致的点云法线计算方式,以保留更多具有区分性的点对,实现模型更为精确的全局描述;在线匹配阶段,通过快速投票方案获得杂乱堆叠场景中目标的候选位姿,并提出了一种基于体素索引和位姿交并比的聚类策略完成位姿聚类和误匹配位姿的剔除,实现目标位姿的粗估计,最后采用ICP(iterative closest points)算法完成目标位姿的优化,获得目标的精确的6D位姿。分别进行了仿真场景实验和机械臂分拣实验。结果表明:所提算法在杂乱场景中对3种类型工件的平均识别率为98.4%,单个工件识别时间均小于0.86s,且位姿估计精度较原始PPF算法有明显提升;在实际分拣实验中识别成功率达96.7%,分拣成功率达95.3%,验证了算法在实际应用中对于噪声和杂乱遮挡的鲁棒性较强。 展开更多
关键词 位姿估计 点对特征(PPF) 无序散乱堆叠 位姿聚类 位姿优化
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3D视觉表面匹配技术在曲轴毛坯无序抓取中的应用
18
作者 陆贤辉 申红森 《时代汽车》 2022年第9期159-162,共4页
本文主要研究对无序排列曲轴毛坯的自动抓取,通过3D视觉技术实现空间位置搜索,并转换为机器人抓取坐标,在实际运行过程中,为解决3D算法在速度、可靠性、稳定性等方面的不足,视觉识别成功率低,机器人抓取发生碰撞的问题,利用全局模型局... 本文主要研究对无序排列曲轴毛坯的自动抓取,通过3D视觉技术实现空间位置搜索,并转换为机器人抓取坐标,在实际运行过程中,为解决3D算法在速度、可靠性、稳定性等方面的不足,视觉识别成功率低,机器人抓取发生碰撞的问题,利用全局模型局部匹配的算法优化基于PPF特征的投票原理,最终实现高效稳定的3D物体匹配识别,并实现了无序排列曲轴毛坯稳定、可靠、快速的抓取,满足了现实生产过程的需求。 展开更多
关键词 3D视觉 无序抓取 point pair feature(PPF) 投票原理
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基于特征点对优化筛选的点云初始配准算法
19
作者 郭敏 孙梦 +1 位作者 吕源治 李贞兰 《长春工业大学学报》 CAS 2022年第6期705-711,共7页
针对源点云和目标点云中特征点对容易产生错误匹配的问题,研究了基于特征点对优化筛选的初始配准算法。首先利用主成分分析算法求取点云的法向量,利用曲率估计选取特征点并建立两点集的特征直方图,然后采用特征点对优化筛选算法准确匹... 针对源点云和目标点云中特征点对容易产生错误匹配的问题,研究了基于特征点对优化筛选的初始配准算法。首先利用主成分分析算法求取点云的法向量,利用曲率估计选取特征点并建立两点集的特征直方图,然后采用特征点对优化筛选算法准确匹配对应点集,最后利用罗德里格斯旋转公式求解旋转矩阵和平移向量。实验结果表明,与RANSAC剔除错误点对的初始配准算法相比,该算法能够减小配准误差。 展开更多
关键词 特征点对优化筛选 罗德里格斯矩阵 曲率估计 快速特征直方图
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