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叠加式传感器信息融合下的盲区3D目标检测研究
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作者 顾磊欣 黄润才 《传感技术学报》 北大核心 2026年第1期101-107,共7页
为有效提升盲区的3D目标检测效果,提出叠加式传感器信息融合下的盲区3D目标检测研究。通过叠加式传感器信息融合以及建立点云数据坐标校准方程生成候选区域,作为后续目标检测算法的输入;同时,受到多传感器的影响,点云数据可能存在缺失... 为有效提升盲区的3D目标检测效果,提出叠加式传感器信息融合下的盲区3D目标检测研究。通过叠加式传感器信息融合以及建立点云数据坐标校准方程生成候选区域,作为后续目标检测算法的输入;同时,受到多传感器的影响,点云数据可能存在缺失现象。因此通过形状补全使得目标的几何特征更加完整和准确;在此基础上,通过多尺度邻域掩码模型,对特征实施增强处理,并利用框架损失函数对网络模型进行端到端的训练,以实现叠加式传感器信息融合下的盲区3D目标的精确检测。仿真结果表明,利用设计的检测框架开展目标检测时,计算出的视线与目标点之间计算结果与实际距离值一致;且平均精度和目标位置检测准确度均保持在95%以上,具有较高的实用性。 展开更多
关键词 叠加式传感器 盲区3d目标检测 信息融合 检测模型设计 点云缺失形状补全
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基于BIM+3D激光扫描的拱肋施工管控研究
2
作者 吕毅刚 乔杰 +3 位作者 王忠辉 韩伟威 王翠 李星 《交通科学与工程》 2025年第3期100-108,共9页
【目的】解决钢箱系杆拱桥的钢拱肋在施工过程中精度控制难度大和耗时长的问题。【方法】以某钢箱系杆拱桥为工程背景,采用建筑信息模型(building information modeling,BIM)及3D激光扫描技术,对拱肋钢构件在加工制作与拼接过程中的质... 【目的】解决钢箱系杆拱桥的钢拱肋在施工过程中精度控制难度大和耗时长的问题。【方法】以某钢箱系杆拱桥为工程背景,采用建筑信息模型(building information modeling,BIM)及3D激光扫描技术,对拱肋钢构件在加工制作与拼接过程中的质量检测进行信息化管控。【结果】BIM技术结合3D激光扫描技术可快速地检测钢拱肋构件的质量并监测拱肋施工线形;钢箱拱肋构件的最大制作误差在1.2 mm以内,构件在拼接过程中的最大误差在1.1 mm以内,以上误差均满足设计规范的要求;与传统检测方法相比,点云数据在各坐标轴方向的偏差为1.0~3.0 mm,平均偏差为1.2~1.5 mm,具有较高的可靠性。【结论】基于BIM+3D激光扫描技术,可实现钢箱拱肋构件施工过程中拱肋线形质量的动态管控。 展开更多
关键词 钢拱肋 建筑信息模型 3d激光扫描 点云模型 信息化管控
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基于Geomagic人体下颌骨逆向曲面重构与3D打印关键技术 被引量:1
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作者 曾锋 熊学慧 《机械工程师》 2025年第5期157-160,164,共5页
利用光学扫描仪获取人体下颌骨的点云数据,利用Geomagic Wrap软件对人体下颌骨的点云数据进行处理和优化,利用Geomagic Design X软件完成人体下颌骨的三维曲面重构,并分析拟合曲面的精度,运用先进的快速成型技术完成人体下颌骨的制作,... 利用光学扫描仪获取人体下颌骨的点云数据,利用Geomagic Wrap软件对人体下颌骨的点云数据进行处理和优化,利用Geomagic Design X软件完成人体下颌骨的三维曲面重构,并分析拟合曲面的精度,运用先进的快速成型技术完成人体下颌骨的制作,阐述了基于Geomagic软件技术的人体下颌骨逆向曲面重构与3D打印关键技术,对人造骨骼的修复、仿制和再设计具有非常好的借鉴意义。 展开更多
关键词 点云数据处理 人体下颌骨 逆向逆向建模 3d打印
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Point-GBLS:结合深宽度学习的三维点云分类网络
4
作者 张国有 左嘉欣 +3 位作者 潘理虎 郝志祥 郭伟 张雪楠 《计算机系统应用》 2025年第3期1-13,共13页
基于点云的三维物体识别和检测是计算机视觉和自主导航领域的一个重要研究课题.如今,深度学习算法大大提高了三维点云分类的准确性和鲁棒性.然而,深度学习网络通常存在网络结构复杂、训练过程耗时等问题.本文提出了一种三维点云分类网络... 基于点云的三维物体识别和检测是计算机视觉和自主导航领域的一个重要研究课题.如今,深度学习算法大大提高了三维点云分类的准确性和鲁棒性.然而,深度学习网络通常存在网络结构复杂、训练过程耗时等问题.本文提出了一种三维点云分类网络Point-GBLS,它将深度学习和宽度学习系统结合在一起.网络结构简单,训练时间短.首先通过基于深度学习的特征提取网络提取点云特征,然后用改进的宽度学习系统对其进行分类.ModelNet40和ScanObjectNN数据集上的实验表明,Point-GBLS识别准确率分别达到92%以上和78%以上,训练时间低于同类深度学习方法的50%以上,优于具有相同骨干的深度学习网络. 展开更多
关键词 三维模型分类 点云 深度学习 宽度学习系统
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基于F-PointNet的3D点云数据目标检测 被引量:8
5
作者 万鹏 《山东大学学报(工学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期98-104,共7页
针对目前3D点云目标检测模型检测精度不高的问题,研究使用直接处理点云数据的F-PointNet模型检测汽车、行人和骑车人,并对模型进行微调,进一步提升模型的目标检测精度。试验中使用不同的参数初始化、■2正则化和修改卷积核数的方法对模... 针对目前3D点云目标检测模型检测精度不高的问题,研究使用直接处理点云数据的F-PointNet模型检测汽车、行人和骑车人,并对模型进行微调,进一步提升模型的目标检测精度。试验中使用不同的参数初始化、■2正则化和修改卷积核数的方法对模型进行测试。试验结果表明,Xavier参数初始化方法收敛速度比截断正态分布方法快0.09 s,同时汽车和骑车人检测精度分别高出大约3%和2%;增加■2正则化,行人检测精度和骑车人检测精度可提高大约2%和1%;对T-Net(Transfrmer Networks)第一层卷积层的卷积核数减少为128后,汽车和骑车人检测精度分别提高了大约1%和2%,表明本模型能有效地提升目标检测精度。 展开更多
关键词 深度学习 3d点云数据 目标检测 检测精度 F-pointNet模型
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基于复合域特征的3D打印网格结构差异测量
6
作者 杨国政 吴泱序 陈平 《中国测试》 北大核心 2025年第4期66-73,127,共9页
金属3D打印技术在制造复杂几何结构中展现出极高的自由度和设计灵活性,广泛应用于航空航天、汽车制造和建筑等领域。打印过程中容易出现缺陷和尺寸误差,影响结构性能和完整性,为解决此问题提出一种基于三维点云配准和自动提取重复结构... 金属3D打印技术在制造复杂几何结构中展现出极高的自由度和设计灵活性,广泛应用于航空航天、汽车制造和建筑等领域。打印过程中容易出现缺陷和尺寸误差,影响结构性能和完整性,为解决此问题提出一种基于三维点云配准和自动提取重复结构遍历对比的模型差异检测方法。首先通过CT扫描获取三维数据,结合体素直方图和阈值分割提取模型;其次提出复合域特征分析法,结合标准差表征空间域特征变化,并引入傅立叶变换进行频域特征分析,实现模型基本单元的自动提取;最后改进传统点云配准算法,使用FPFH特征和ICP算法进行全局和精细配准,计算模型误差,进行差异分析与可视化。实验结果表明,该方法能高效准确地检测出模型差异和缺陷,显著提升三维网格结构的检测精度和效率。 展开更多
关键词 金属3d打印 镂空网格 模型差异检测 复合域特征 点云配准 三维可视化
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基于深度霍夫投票的建筑点云轻量级表面重建
7
作者 陈佳舟 朱肖航 +5 位作者 徐阳辉 高崟 鲁一慧 毛真 李胜龙 章超权 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第2期341-350,共10页
针对实景三维场景中建筑物结构缺失、数据冗余、噪声多等问题,提出新的建筑点云轻量级表面重建方法,进行建筑的多边形网格模型重建.构建高效的建筑数据集生成框架,自动生成包含5500个带标签的建筑模型数据.针对建筑点云中平面提取困难... 针对实景三维场景中建筑物结构缺失、数据冗余、噪声多等问题,提出新的建筑点云轻量级表面重建方法,进行建筑的多边形网格模型重建.构建高效的建筑数据集生成框架,自动生成包含5500个带标签的建筑模型数据.针对建筑点云中平面提取困难的问题,使用深度霍夫投票预测建筑平面,采用基于面的非极大值抑制算法(F-NMS)有效去除预测的重复面以及错误面.设计建筑平面相邻关系预测模块,对经过非极大值抑制后的建筑平面进行相邻关系的预测.定量实验结果表明,与如PolyFit的传统方法相比,所提方法在拟合精度与场景适应性方面均具有显著优势.使用所提方法重建的建筑多边形网格模型保留了输入建筑点云的主要结构特征,存储量不到原始点云的1%. 展开更多
关键词 三维点云 建筑简化 三维重建 霍夫投票 网格模型
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基于改进PointDSC和KD-ICP的变电站三维点云配准方法
8
作者 石培杰 孟荣 +2 位作者 赵智龙 张东坡 李焱 《河北电力技术》 2025年第1期77-84,共8页
针对传统点云配准中存在精度差、计算效率低、易受噪声干扰等问题,提出了基于改进PointDSC和KD-ICP的变电站三维点云配准方法。首先,设计了变电站高精度三维点云数据采集系统,通过无人机和无人车搭载激光雷达系统获取变电站的点云数据,... 针对传统点云配准中存在精度差、计算效率低、易受噪声干扰等问题,提出了基于改进PointDSC和KD-ICP的变电站三维点云配准方法。首先,设计了变电站高精度三维点云数据采集系统,通过无人机和无人车搭载激光雷达系统获取变电站的点云数据,同时利用基于密度的空间聚类算法进行数据去噪处理。然后,采用快速点特征直方图进行数据的特征描述,并将其输入改进的PointDSC网络进行粗配准。最后,使用KD树优化迭代最近点算法,将其用于处理粗配准后的点云数据,从而实现精配准,得到一个准确拼接的变电站三维点云。基于采集到的变电站点云数据对所提方法进行试验验证,结果表明:配准结果与场景点云几乎重合,配准准确率均值和耗时分别为98.22%和2.49 s,能够满足变电站三维实时建模的需求。 展开更多
关键词 变电站 三维建模 点云配准 改进pointDSC KD-ICP 空间聚类算法 快速点特征直方图
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面向3D目标检测模型的蜕变测试技术研究
9
作者 李承钊 王甜 +1 位作者 耿新 李科德 《微型电脑应用》 2025年第11期206-210,共5页
3D目标检测是计算机视觉的研究重点。目前,3D目标检测模型的精度不断提升,但模型的鲁棒性较低,存在缺乏测试预言的问题。为了解决测试预言问题,提出面向3D目标检测模型的蜕变测试技术。模拟现实场景中的噪声干扰和雷达校准问题;提出增... 3D目标检测是计算机视觉的研究重点。目前,3D目标检测模型的精度不断提升,但模型的鲁棒性较低,存在缺乏测试预言的问题。为了解决测试预言问题,提出面向3D目标检测模型的蜕变测试技术。模拟现实场景中的噪声干扰和雷达校准问题;提出增加噪声、删除部分点、角度畸变和径向缩放4种蜕变关系;构建后续点云生成方法,设计点云的一致性验证方法,以判断原始输出和后续输出是否满足蜕变关系。对3个先进的3D目标检测模型进行实验验证,结果表明,所提出的方法能够检测出大量3D目标检测模型的错误行为,4种蜕变关系识别错误行为的平均错误率分别为18.46%、9.93%、17.10%和18.99%,能够有效地评估模型的鲁棒性。 展开更多
关键词 3d目标检测 蜕变测试 激光雷达 点云 模型鲁棒性
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一种融合道路线形的路面三维精细建模方法
10
作者 刘如飞 胡宁 +1 位作者 陈敏 苏辕 《公路交通科技》 北大核心 2026年第2期75-83,共9页
【目标】为了解决现有路面三维重建方法存在的精度低、细节层次不丰富、适应性差及无法满足道路管理养护需求等问题,提出了一种融合道路线形的路面自动化三维建模算法。【方法】首先,从道路车载激光点云的数据特点入手,结合路面线形结构... 【目标】为了解决现有路面三维重建方法存在的精度低、细节层次不丰富、适应性差及无法满足道路管理养护需求等问题,提出了一种融合道路线形的路面自动化三维建模算法。【方法】首先,从道路车载激光点云的数据特点入手,结合路面线形结构,引入道路中线约束,并采用Alpha Shapes算法进行数据预处理,提取道路边界点和路面特征点。然后,针对预处理后的点云数据特征,基于逐点插入的Delaunay三角网构网方法,设计了一种有序点云道路边界约束算法。这种算法能够识别与删除路面域外的三角形,适应各种线形的路面结构,提高重建的准确性。最后,对生成的路面三维模型进行构网效果、质量和精度的评定,验证该方法的可行性和准确性。【结果】在提取路面特征点时,融入道路线形约束可以得到简化路面点云,该点云能够代表路面的关键特征,从而降低数据的复杂性和处理时间。同时,在构建路面三角网模型的过程中,采用设计的有序点云道路边界约束算法,能够有效剔除域外的三角形,确保模型与实际道路轮廓吻合,从而满足各种道路线形的路面三维重建需求。【结论】所提出的融合道路线形的路面自动化三维建模算法,能够有效提升路面三维重建的精度与准确性,增强对不同线形道路结构的适应性,从而更好地满足道路管理养护的实际需求。 展开更多
关键词 道路工程 路面三维精细建模 DELAUNAY三角网 道路线形 车载激光点云
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基于激光三维点云技术的3D景观建模设计 被引量:15
11
作者 赵丽娜 李晶 翟美珠 《应用激光》 CSCD 北大核心 2022年第4期167-172,共6页
为提升城市园林等类型景观的建模精度,以激光三维点云为技术基础,设计一种三维景观建模方法。采用激光三维点云立体式非接触测量技术,获取景观表面数据点三维坐标,在一个坐标系内统一化各角度点云数据,将顺序点间的最远距离作为滤波标准... 为提升城市园林等类型景观的建模精度,以激光三维点云为技术基础,设计一种三维景观建模方法。采用激光三维点云立体式非接触测量技术,获取景观表面数据点三维坐标,在一个坐标系内统一化各角度点云数据,将顺序点间的最远距离作为滤波标准,设定超过标准点为固定端点,平滑处理图像点云,采用三角形网格参数化策略,映射三维网格模型至二维平面中,取得特征点纹理坐标,利用调和映射算法求解非约束点的纹理坐标,通过自适应部分调整策略,优化点云数据纹理,得到最终的景观模型。试验采集研究区域中一处景观的三维数据,结合景观模型效果与评估指标值得出,所提方法能够有效建立模型,且精准度较高,模型细节信息保存得相对完整。 展开更多
关键词 激光三维点云技术 3d 景观建模 点云数据 调和映射 坐标转换
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轻量级实时点云分类网络LightPointNet 被引量:26
12
作者 白静 司庆龙 秦飞巍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期612-621,共10页
点云数据的无序性、稀疏性和有限性等特点给基于深度学习的点云模型分类带来了较大的困难.现有的面向点云的深度学习网络存在模型架构复杂、训练参数较多的问题,难以适用于实时点云识别任务,为此提出一种轻量级实时点云网络——LightPoi... 点云数据的无序性、稀疏性和有限性等特点给基于深度学习的点云模型分类带来了较大的困难.现有的面向点云的深度学习网络存在模型架构复杂、训练参数较多的问题,难以适用于实时点云识别任务,为此提出一种轻量级实时点云网络——LightPointNet.首先,基于点云模型的特点及轻量级点云分类网络的设计原则,提出面向点云模型分类的深度学习网络原型;然后,通过控制变量法完成网络参数设置的优化,形成最终的点云网络LightPointNet.该网络结构紧凑,仅包含3层卷积, 1层池化和1层全连接,且其参数个数不到0.07M.实验结果表明,在ModelNet40上,相比PointNet,VoxNet和LightNet,LightPointNet分类精度分别提高了0.29%,6.49%和2.59%,参数量减少了98.0%,92.4%和76.6%;在MINST和SHREC15上,该网络拥有良好的普适性;这些结果充分证明了LightPointNet分类性能良好且计算效率高,具有轻量级、实时性优点,可以部署在嵌入式设备中,在物联网和点云实时处理等方面具有广阔的应用前景. 展开更多
关键词 点云 三维模型分类 深度学习 轻量级实时网络
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模型驱动的激光点云输电线路杆塔高效3D建模方法 被引量:12
13
作者 余文辉 奚建飞 +5 位作者 雷伟刚 吴争荣 王昊 朱昌宇 钟华赞 唐涛 《地理信息世界》 2020年第1期127-132,共6页
为了提升输电杆塔三维建模的效率和质量,提出了一种模型驱动的激光点云输电线路杆塔建模方法,以解决实际生产应用中大范围输电杆塔的快速、高精度三维模型建立问题。本方法先建立不同类型的杆塔模型,然后利用获取的输电网点云数据计算... 为了提升输电杆塔三维建模的效率和质量,提出了一种模型驱动的激光点云输电线路杆塔建模方法,以解决实际生产应用中大范围输电杆塔的快速、高精度三维模型建立问题。本方法先建立不同类型的杆塔模型,然后利用获取的输电网点云数据计算点云分布的方向特征,确定输电杆塔的主方向,为每个杆塔确定局部坐标系。进而通过半自动化方式从杆塔点云中捕捉杆塔关键点,通过模型匹配算法,确定与点云数据最佳匹配的杆塔模型。相较于现有的人工编辑方式和组件式建模方法,以模型驱动的方法可以保证所建立的杆塔模型的完整性以及准确性,需要较少人工编辑的同时提升了效率和质量。经过真实数据测试表明,本文方法具有可行性和实用性。 展开更多
关键词 智慧电网 输电杆塔 点云 三维建模 模型库
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基于3D激光扫描的钢桥塔节段虚拟装配方法 被引量:16
14
作者 梁栋 赵恺 +2 位作者 马印怀 马骅 李长丽 《桥梁建设》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期62-71,共10页
针对桥梁预制钢构件在预装配工序缺乏数字化检测手段,以及缺少控制整体装配误差的技术方法等问题,提出一种基于3D激光扫描的钢桥塔节段虚拟装配方法。该方法首先针对大尺寸钢桥塔节段提出基于标靶拼接的部分特征点云扫描方案,获取其点... 针对桥梁预制钢构件在预装配工序缺乏数字化检测手段,以及缺少控制整体装配误差的技术方法等问题,提出一种基于3D激光扫描的钢桥塔节段虚拟装配方法。该方法首先针对大尺寸钢桥塔节段提出基于标靶拼接的部分特征点云扫描方案,获取其点云数据并进行逆向建模;然后以钢桥塔节段装配面形心重合和扭转偏差最小化为原则,通过对节段关键点的制导完成钢桥塔虚拟装配;最后对影响装配精度的节段制作误差和相邻节段的断面吻合度进行定量分析。为验证该方法的可行性,以某独塔斜拉桥的钢桥塔预装配施工为背景,基于虚拟装配结果预估了该钢桥塔的可能整体装配误差,并通过调整节段装配坐标对钢桥塔整体装配误差进行了有效控制。实际工程应用结果表明:该虚拟装配方法可对钢桥塔节段的加工与装配误差进行检测,可预估钢桥塔实际可能出现的整体装配误差;通过调整节段定位参数可实现对钢桥塔整体装配误差的有效调控。 展开更多
关键词 桥梁工程 钢结构 钢桥塔节段 3d激光扫描 点云逆向建模 虚拟装配 装配误差
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基于ICP改进迭代算法的电力作业现场三维点云配准研究
15
作者 班国邦 李永刚 +2 位作者 沈锋 孟令雯 何雨旻 《电子设计工程》 2026年第6期74-78,共5页
针对电力系统中因电网规模扩大和用电设备数量激增而带来的维护挑战,通过激光雷达扫描技术获取电力现场的点云数据并构建三维模型。为提升电力系统运维的效率与安全性,该文提出一种基于传统ICP(Iterative Closest Point)算法的改进点云... 针对电力系统中因电网规模扩大和用电设备数量激增而带来的维护挑战,通过激光雷达扫描技术获取电力现场的点云数据并构建三维模型。为提升电力系统运维的效率与安全性,该文提出一种基于传统ICP(Iterative Closest Point)算法的改进点云配准方法,通过引入SAC-IA(Sample Consensus Initial Alignment)算法优化初始配准过程。通过对比实验验证,改进后的ICP算法旋转误差降低约27%,平移误差降低约31%,配准时间减少约20.3%。结果表明,所提出的算法能够有效解决点云数据中存在的噪声和密度不均等问题,为电力作业场景下的三维建模提供了更为高效、准确的技术手段。 展开更多
关键词 激光雷达 三维建模 点云配准 ICP配准算法
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一种基于DensePoint的牙颌模型语义分割方法 被引量:1
16
作者 马天 翟洁晨 +2 位作者 杨逸舟 杨嘉怡 刘佳 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2022年第11期118-126,共9页
牙颌模型分割是虚拟正畸系统的关键环节,针对传统的分割方法人工干预较多且交互操作复杂的问题,提出一种基于DensePoint的端到端牙颌模型语义分割方法。对牙颌模型的三维点云数据进行采样、标注和扩增处理,以满足分割网络训练要求;结合U... 牙颌模型分割是虚拟正畸系统的关键环节,针对传统的分割方法人工干预较多且交互操作复杂的问题,提出一种基于DensePoint的端到端牙颌模型语义分割方法。对牙颌模型的三维点云数据进行采样、标注和扩增处理,以满足分割网络训练要求;结合U-Net设计基于DensePoint的牙颌模型语义分割网络,同时面向点云数据集对网络下采样过程中的局部空间参数进行适应性优化,以确保网络能够提取到有效的局部特征;在Python环境和Pytorch框架中进行实现,并在增强的点云数据集上进行对比实验。结果表明:该方法的分割效果更优,准确率约90%,并且在相邻的牙齿边界和畸形的牙齿模型上具有更好的鲁棒性,较好地满足了虚拟正畸系统智能化的需求。 展开更多
关键词 牙颌模型分割 三维点云 虚拟正畸 分割网络
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基于深度融合多模态特征的三维点云分类小样本类增量学习
17
作者 朱晨浠 卢奕南 +2 位作者 伍铁如 龚文勇 马锐 《图学学报》 北大核心 2026年第1期78-89,共12页
传统3D点云分类方法在小样本类增量学习(FSCIL)场景下容易出现泛化能力不足和灾难性遗忘等问题。预训练语言-图像模型(CLIP)因具备丰富的2D形状先验知识,被证明能够有效提升3D FSCIL性能,但现有基于CLIP的框架在多模态特征提取与融合过... 传统3D点云分类方法在小样本类增量学习(FSCIL)场景下容易出现泛化能力不足和灾难性遗忘等问题。预训练语言-图像模型(CLIP)因具备丰富的2D形状先验知识,被证明能够有效提升3D FSCIL性能,但现有基于CLIP的框架在多模态特征提取与融合过程中仍缺乏灵活性与自适应性,导致增量阶段的分类准确率受限。为解决这些不足,提出了一种深度融合多模态特征的3D FSCIL方法,通过引入基于门控单元与残差块的自适应适配器实现多尺度特征对齐与冗余信息抑制,并设计基于自注意力机制的多模态全局特征动态融合模块,根据不同样本特性自适应调整多路特征的权重分配,从而获得更加一致且互补的融合表示。具体地,将点云渲染为多视角深度图,分别利用原始CLIP视觉编码器与在深度图上预训练的CLIP编码器提取特征,并结合点云几何特征,经自适应适配器处理后送入注意力融合模块,与CLIP文本编码器提取的语义特征对齐进行分类。此外,结合对比学习损失、多视角与几何扰动数据增强策略以及记忆回放机制,有效缓解小样本条件下的过拟合与遗忘问题。在ShapeNet、ModelNet及CO3D数据集上的实验结果表明,与现有主流3D FSCIL方法相比,该方法在各增量阶段均取得更高的准确率,且相对准确度下降率与最大阶段跳变率显著降低。 展开更多
关键词 3d点云 增量学习 小样本学习 3d分类 预训练模型
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基于深度学习与点云数据的3D检测系统应用研究 被引量:4
18
作者 李雅峰 《微型电脑应用》 2024年第2期62-65,共4页
为了解决高低差场景中平坦度高的2D视觉检测乏力的问题,基于深度学习和点云数据处理平台,融合3D点云格式图像和深度学习技术,建立微米精度、在线检测、成本可控的3D检测架构机制。采用相移和光栅投影结构光技术的硬件方案获取3D点云原... 为了解决高低差场景中平坦度高的2D视觉检测乏力的问题,基于深度学习和点云数据处理平台,融合3D点云格式图像和深度学习技术,建立微米精度、在线检测、成本可控的3D检测架构机制。采用相移和光栅投影结构光技术的硬件方案获取3D点云原始数据,基于强大的CPU和GPU处理芯片,对经过被测物体调制的光栅图案进行重新编码,并结合标定参数解算3D点云数据。对2D深度学习模型进行升级开发,可对点云数据进行标注、学习训练和检测,并将3D硬件、3D软件和3D算法进行整合。实验结果表明,所提系统有利于3D缺陷检测系统的落地,为智能3D检测设备奠定算法和软件基础。 展开更多
关键词 3d检测 深度学习 点云数据 智能软件 3d模型
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基于Smart3D无人机倾斜摄影实景三维建模浅析 被引量:31
19
作者 王迎春 《地理空间信息》 2019年第12期15-19,I0001,共6页
基于无人机倾斜摄影影像,利用Smart3D软件结合数字明光实景三维建模项目,对实景三维模型制作的生产流程、效率、质量检查及精度进行分析,总结作业经验。
关键词 无人机倾斜摄影 空三 点云 纹理 实景三维建模
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无人机影像联合LiDAR点云的城市建筑三维建模
20
作者 李鹏飞 韩磊 《激光与红外》 北大核心 2026年第2期197-201,共5页
随着实景三维中国建设不断深化,城市级实景三维建设是构建实景三维中国的重要数据载体,其中的建筑物三维模型是城市级实景三维建设的重要内容。目前利用单一数据源构建城市区域建筑物三维模型会出现空洞、变形、拉花等问题,导致建模不... 随着实景三维中国建设不断深化,城市级实景三维建设是构建实景三维中国的重要数据载体,其中的建筑物三维模型是城市级实景三维建设的重要内容。目前利用单一数据源构建城市区域建筑物三维模型会出现空洞、变形、拉花等问题,导致建模不完整。针对上述问题,提出了一种将无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)倾斜摄影测量获得的影像和机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)点云数据进行配准融合进行三维建模的方法来解决上述问题。首先通过无人机系统分别获取到LiDAR点云数据和UAV影像数据,通过空中三角测量得到UAV点云。其次基于点云粗配准,利用KD-tree改进的最邻近迭代(Iterative Closest Point,ICP)算法进行点云精配准实现点云的配准融合,构建出完整的三维模型。以云南省红河州蒙自市实景三维建设项目进行实验验证,结果表明:利用KD-tree改进的ICP算法能够显著提升配准效率和精度,配准融合后构建三维模型,完整度和精细度更好,能更完整地表现出建筑物的信息,有效解决了三维模型出现空洞、变形、拉花的问题。 展开更多
关键词 实景三维 激光雷达 三维建模 点云配准
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