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结合点特征直方图的点云分类方法 被引量：12
1
作者 张爱武 李文宁 +3 位作者 段乙好 孟宪刚 王书民 李含伦 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期795-801,共7页
针对经典的法向量和邻域高差算子包含的信息量较少,点云分类结果不理想的问题,提出一种基于点特征直方图的点云分类方法.该方法用四参数量化中心点与其邻域点之间的空间关系形成一个用于描述中心点邻域几何属性的多维直方图,并将其作为... 针对经典的法向量和邻域高差算子包含的信息量较少,点云分类结果不理想的问题,提出一种基于点特征直方图的点云分类方法.该方法用四参数量化中心点与其邻域点之间的空间关系形成一个用于描述中心点邻域几何属性的多维直方图,并将其作为点云分类的特征;用随机森林法将激光点云分为植被、地面以及建筑物3类,点特征直方图、法向量、邻域高差三者均为几何描述算子,用点特征直方图构建了一个高维信息空间的点的几何特征表达,鲁棒性强.通过与基于法向量和邻域高差的点云分类进行对比实验,验证了点特征直方图在点云分类中保边性强、稳定性好. 展开更多
关键词 点特征直方图 法向量 点云分类 几何特征
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基于多尺度自适应特征的机载LiDAR点云分类 被引量：11
2
作者 杨书娟 张珂殊 邵永社 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期377-383,共7页
为解决复杂场景下城区点云分类精度不高的问题,提出了基于多尺度自适应特征的分类方法。首先,对经典几何统计特征和点直方图特征进行组合,将组合特征集作为分类依据;然后采用随机森林法评估特征的重要性,并自适应选取重要的特征集;最后... 为解决复杂场景下城区点云分类精度不高的问题,提出了基于多尺度自适应特征的分类方法。首先,对经典几何统计特征和点直方图特征进行组合,将组合特征集作为分类依据;然后采用随机森林法评估特征的重要性,并自适应选取重要的特征集;最后基于多尺度自适应特征实现了点云的分类。实验结果表明:该方法能实现城区点云的高精度分类,能适合任意尺度下不同分辨率点云数据的分类。 展开更多
关键词 遥感 点特征直方图 自适应特征 多尺度 分类
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基于Mask R-CNN实例分割及FPFH特征配对的喷涂工件识别方法 被引量：1
3
作者 葛俊辉 王健 +3 位作者 彭以平 李婕瑄 肖昌炎 刘勇 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第14期178-188,共11页
工件识别在柔性化机器人自动喷涂生产线中至关重要,它是机器人切换喷涂轨迹的重要依据。然而,实际应用中,由于喷涂工件尺寸和种类的多样性、表面的弱纹理性、多视异构件及相似件等情况的存在,准确且高效识别喷涂工件充满挑战性。为此,... 工件识别在柔性化机器人自动喷涂生产线中至关重要,它是机器人切换喷涂轨迹的重要依据。然而,实际应用中,由于喷涂工件尺寸和种类的多样性、表面的弱纹理性、多视异构件及相似件等情况的存在,准确且高效识别喷涂工件充满挑战性。为此,提出了一种二维(2D)实例分割与三维特征一致性配对的识别方法,即利用基于小样本训练的Mask R-CNN深度模型对2D工件分割及识别的快速性,再结合fast point feature histogram(FPFH)点云特征对局部细节的强区分性,实现对多视异构件及相似件由粗到精的准确识别。在精识别阶段,提出了一种基于FPFH特征配对的识别方法。该方法以intrinsic shape signature为工件的关键点,以FPFH为矢量特征,通过线性相关度配对FPFH特征,再以拓扑结构及空间变换关系的一致性为约束验证特征的匹配率,以此作为工件识别的评价标准。实验中,采用34种类别1500多个工件进行测试,所提方法的识别率高达99.26%,单工件识别耗时低于1500 ms。 展开更多
关键词 机器视觉 三维视觉感知 工件识别 Mask R-CNN fast point feature histogram特征配对
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