点云从入门到精通技术详解100篇-点云特征学习模型及其在配准中的应用（续）

最新推荐文章于 2024-03-02 00:30:00 发布
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分类专栏： 点云从入门到精通技术详解100篇 文章标签： 学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/getusushu/article/details/133670897
本文深入探讨了点云特征学习模型，包括自适应邻域选择算法和前向传播误差最小化模块，详细介绍了自适应局部特征提取网络模型的结构、损失函数和实现细节。实验部分展示了在ModelNet40和ShapeNetPart数据集上的优秀性能，进一步验证了基于特征学习的点云配准模型的有效性，该模型利用L-K光流法并结合算法模型和损失函数进行配准。
本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见 点云特征学习模型及其在配准中的应用

基于局部邻域的点云特征学习模型

3.1引言

如前文所提及的，由于点云数据所固有的稀疏性、无序性等特点，
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点云从入门到精通技术详解100篇-基于几何特征的三维点云配准
getusushu的博客
09-09 793
在现实生活中，二维图像无法描述三维模型的信息，满足不了人们的实际需要。因为二维检测系统所获取到的数据，一般只有平面信息，缺少了深度方面的信息。由 于三维点云数据比二维图像拥有更丰富的对象或场景信息，并且点云也能用更小的空 间来储存更简单的信息数据。所以人们的专注点逐渐转向了三维，与三维点云相关的 技术也因此应运而生、蓬勃发展。随着三维激光扫描技术的迅猛发展，出现了众多的 三维点云数据获取设备，如Kinect设备、激光雷达。三维点云配准技术在三维图像处 理技术中起到了至关重要的作用。
点云从入门到精通技术详解100篇-点云配准算法及其在工件位姿估计中的研究与应用
getusushu的博客
10-09 1156
随着三维信息技术的飞速发展，机器人的使用范围越来越宽广。机器视觉技术作为机器人的核心技术，近年来在制造业分拣、检验、装配等行业中逐渐被应用[1]。传统的视觉技术通常是针对二维图像进行研究的一些算法和应用[2]。尽管三维视觉技术[3,4]的兴起晚于二维（2D）视觉技术[5,6]，但在三维空间中执行一些复杂的视觉任务时，其具有二维视觉所不具备的一些优势，逐渐取代二维视觉的位置。例如，三维点云可以提供大量的几何信息，如三维坐标、曲率变化、表面法线、深度边界等[7]。
点云从入门到精通技术详解100篇-点云配准算法及其在工件位姿估计中的研究与应用（续）
getusushu的博客
10-10 424
在粒子群算法中，一个粒子位置代表候选解，在执行过程中，每次迭代都通过。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于几何特征的三维点云配准（续）
getusushu的博客
09-10 484
由于用二次误差进行模型简化，是在网格模型的基础上处理的是点面信息。所以 在进行基于二次误差代价的点云配准之前，我们要通过一定的方法把点云模型进行网 格化。这个过程可以用meshlab软件完成，也可以利用程序来实现。
点云从入门到精通技术详解100篇-低重叠率三维点云配准及点云数据一体化处理系统开发
getusushu的博客
10-08 1008
于特征的配准算法精度较高，特征检测的性能决定了点云配准的质量，常用的特征有点、对方向以及在点的球形邻域内的点对之间的距离，是在点特征直方图基础上的简化算法，维点云，凭借点云配准技术将部分重叠的点云拼接，从而得到被测物体或场景的完整点。在文物修复方面，可以通过点云配准，实现。文物的三维重建，还原文物的完整立体结构，为保存历史文物数据、推动文物的应用研。云，它们的重叠部分点云信息量很少，能提取的特征有限，处理起来耗费时间长且容易。本文主要研究的是点云的成对配准，目前点云配准算法的层出不穷，按照搜索点的范围。
点云从入门到精通技术详解100篇-点云特征学习模型及其在配准中的应用
getusushu的博客
10-11 557
世界的数据形式，但是由于点云数据本身的特性，对其进行准确的特征提取一直是研。与另一个点云的姿态信息的过程，即提取源点云与目标点云的特征，然后将源点云与。要想采集到完整的三维模型，一般需要从多角度，重复多次的对目标进行数据采集，习的特征提取，手工特征提取的方法通常考虑的是特征提取的区域、参考坐标系类型。以及点云本身的属性信息，例如几何、空间、色彩等信息，而基于深度学习的特征提。启发式算法是图神经网络，在这种模型中，点云中的每一个点都被看作是图的顶点，如果已知最优变换矩阵，亦可轻松得到点云中点的对应关系。
点云从入门到精通技术详解100篇-雨雾环境下多传感器融合 SLAM 方法
getusushu的博客
12-05 2415
通过滑动窗口的方法，在相邻多个位姿之间建立位姿约束，能够克服较为剧烈的运动场景，仅使用单帧激光点云来获得特征点的深度，虽然摆脱了对运动估计的依赖，但是精度较低。取特征点，在系统的状态量中引入了尺度因子，使其能够在大范围场景下稳定运行，并能。理多个不同传感器及其延迟，获得更加精确的测量估计，同时能够自动校准，在系统运行。的位姿变化初值，提高了定位精度。获得了更高的精度，其回环检测模块能够以最小代价实现重定位，具有更好的鲁棒性。用了基于优化的最大后验估计，在精度上相比前两代有极大的提升，同时实现了极佳的鲁。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于粒子群优化的点云配准
getusushu的博客
09-24 503
角落，这些智能化技术的成功运用离不开对于外界信息的运用；传感器是一种能够检测和获取信息的装置，并能够将获取到的信息按。仪的图像处理已经发展的相当成熟，在图像分割、图像分类、图像配准和目标检测等。高的要求，所以获得完整的图像信息是有必要的；像对三维物体进行展示时始终是一个投影，必然会造成部分信息的缺失，例如深度信。备不断地涌现，人们可以轻松的获得三维物体表面的信息，现在大多数三维扫描仪获。息，其中的姿态信息可用于机器人的决策。易受到噪声、传感器的精度、光照和人工干预等因素的影响，获取到的点云数据往往。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于粒子群优化的点云配准(续)
getusushu的博客
09-25 436
部存在大量的离群值；仪精度和人为干涉等因素的影响，所以采集到的数据中往往存在大量的离群值和噪。的主要优点在于可以充分利用点云数据中的拓扑结构，所以基于图优化的点云配准。点云之间的对应关系；基于图匹配的点云配准可以充分的利用点云之间的拓扑结构。点云配准算法作为计算机视觉一种基础的数据处理算法，经过近几十年的发展，云配准算法一种里程碑式的算法，已经成为一种最常用的点云配准算法；近年来，基于图优化的点云配准算法俨然成为一个研究热点，基于图匹配的点云。的点云配准方法在有良好的初始对应时，往往可以精确的寻找到。
点云从入门到精通技术详解100篇-散乱点云法向量估计
getusushu的博客
09-08 492
声、离群点以及密度变化鲁棒性的同时，进一步提高算法在尖锐特征处法向量估计的准确性，向量估计的结果，并且对不同类型的模型具有较强的适应性。的泛化能力对点云进行处理，对噪声、离群点和密度变化具有很强的抵御能力。的一个基本问题在于，所选取的邻域点中可能包含了多余一个曲面片的数据点，进而导致所。法向量是点云数据的重要属性，准确的法向量对很多点云处理算法都至关重要：在基于。尖锐特征往往是两个曲面片的交线或多个曲面片的交角，其包含了丰富的曲面信息，并。点的渲染技术中，显示效果的很大程度上取决于法向量的准确程度；
十一. 点云入门到精通:配准
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12-19 385
点云入门到精通:配准算法以及相关概念入门级实例精通级实例其他应用实例 算法以及相关概念 入门级实例 精通级实例 其他应用实例
点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云配准技术的 精确放疗定位（续）
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getusushu的博客
03-02 250
结构信息，在网络的深层可以提取到语义等复杂的高层信息，但越复杂的特征越能体。即利用点对之间的相对位置关系构建点的局部邻域图，有效的利用了点云数据。的空间信息，添加注意力模块后动态更新点云的局部邻域图，提取信息量最大的点用。对平均误差值越小，说明旋转矩阵预测值误差越小；具有三维信息的人体点云数据，但由于相机的视野范围有限，无法一次性获取完整的。体点云体型进行改变，模拟出放疗后的患者人体点云，在此基础上，由于每次患者放。疗的位置都不尽相同，为模拟真实的放疗环境，本文将放疗前的患者人体点云进行一。
点云库PCL学习教程（PDF版免费下载）
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点云处理学习笔记（八）-- 点云配准
不学会C++不改名
07-02 5040
一、点云配准 点云配准的实质是把不同坐标系中测得的数据点云进行坐标系的变换，以得到整体的数据模型，问题的关键是如何得到坐标变换的旋转矩阵R和平移向量T，使得两视角下测得的三维数据经坐标变换后距离最小。目前的配准算法按照过程可以分为：整体配准和局部配准。 二、两两配准 一对点云数据集的配准问题就是两两配准（pair-wise registration），通过一个估计得到的表示平移和旋转的4*4刚体变换矩阵来使得一个点云的数据集精确地与另一个点云数据集（目标数据集）进行配准。 ...
点云从入门到精通技术详解100篇-点云的特征检测
getusushu的博客
09-08 821
数算法都与点云特征提取有一定的关联，例如：点云的配准、分割、曲面重建、重采样。对配准技术的要求也随之提高，继续研究点云配准技术对其它相关领域的发展也具有积。作为对点云特征研究的延续，本文对多元时间序列的。多元时间序列当成一元时间序列的推广进行的，难以平衡效率与准确率之间的矛盾。文结合点云，将多元时间序列看作是点云在空间中以某种特殊的形式排列组合的结果，众的视野，得到了广泛的应用，在这期间，图像处理技术迅速发展壮大。的限制和目标物体自身的复杂性，通过一次扫描通常得不到一幅完整的点云，需要从不。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光点云的隧道病害检测
getusushu的博客
12-23 2137
原因中占比最大的危害就是隧道裂缝，隧道裂缝特别容易造成隧道的坍塌与事故，的需要，但是也有一定的缺陷，比如需要多次搬站，就需要后续点云数据的拼接，计划中，会增加数据的冗余量，在隧道中主要表现为对人和车的扫描得到的点云。点，主要包括图中框选出的离隧道表面距离较远的点，通过对这些噪声点的去除，定一定的阈值，通过位置关系对点云数据进行一个筛选，初步检测出裂缝处点云。检测，这种方法对交通会产生一定的不便，同时对检测人员来说，其人身安全也。的解决上述问题，因此利用三维激光扫描技术得到的点云来进行隧道病害的检测。
点云从入门到精通技术详解100篇-三维点云帧间编码（中）
getusushu的博客
09-13 427
在无损条件下，由于不存在失真，因此只需对。在有损条件下，需要对码流和失真进行综合考量。的主要衡量指标是点到点失真度量和点到面的失真度量。量算法单方面的优劣，但其中一个量的变化通常会引起另一个量的变化，衡量编码性。本节设计的实验均在通用测试条件下对所有的测试序列进行测试，实验以 AVS。在对编码算法的性能进行对比分析时，通常依据对照组算法和优化算法对点云进。因此在无损条件下的主要衡量指标是编码后每个三维点平均所需的码流比特位数。在有损条件下需要衡量失真，属。下，对比算法所需要的码流更少，对比算法性能更好。
汇总！三维点云配准算法，包括4PCS、K-4PCS、SAC-IA、ICP、PCA、深度学习方法等
3D视觉工坊
07-10 1138
作者：PCIPG-Jing | 来源：3DCV，投稿入口添加微信：cv3d007,备注：三维点云，拉你入群。文末附行业细分群。1 什么是点云配准点云配准指的是输入两幅点云 Ps (source) 和 Pt (target)，输出一个变换矩阵T（即旋转R和平移t）使得 T(Ps)和Pt的重合程度尽可能高。我们可以把点云想象成由无数个三维点组成的云彩，而点云配准就是要把这些云彩按照它们实际的位置和姿...
点云从入门到精通技术详解100篇-点云多尺度分类网络（续）
getusushu的博客
09-08 291
器，在经过 5个分类器分类后将会获得 5个独立的分类结果，将 5个独立的分类结果送入结果。的结构设置 5 个并行的分类网络作为分类器，对分类结果进行融合来提高分类的准确率和鲁。点云是 3D 计算机视觉的数据表现形式，目前在计算机视觉领域，点云的分类技术是一个。该方法主要的创新点有两处：一方面，使用 FPN 的特征融合方法作为的神经网络的特征。现有的基于深度学习的点云分类方法对局部特征关注度低，因此对点云目。进行的，没有学习到点云的局部信息，最终在一些复杂物体分类上无法取得较好的准确度，系统的鲁棒性也较差。
FIRE-Net: 点云配准中的特征交互表示学习网络
点云配准是三维数据处理中的关键任务，它涉及寻找并精确匹配两个不同点云中的共享结构。传统的配准方法如迭代最近点（ICP）虽然广泛应用，但其局限在于只适用于小范围的变换和容易陷入局部最优。近年来，深度学习在...
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