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Hand Gesture Recognition Using Appearance Features Based on 3D Point Cloud 被引量:2
1
作者 Yanwen Chong Jianfeng Huang Shaoming Pan 《Journal of Software Engineering and Applications》 2016年第4期103-111,共9页
This paper presents a method for hand gesture recognition based on 3D point cloud. Digital image processing technology is used in this research. Based on the 3D point from depth camera, the system firstly extracts som... This paper presents a method for hand gesture recognition based on 3D point cloud. Digital image processing technology is used in this research. Based on the 3D point from depth camera, the system firstly extracts some raw data of the hand. After the data segmentation and preprocessing, three kinds of appearance features are extracted, including the number of stretched fingers, the angles between fingers and the gesture region’s area distribution feature. Based on these features, the system implements the identification of the gestures by using decision tree method. The results of experiment demonstrate that the proposed method is pretty efficient to recognize common gestures with a high accuracy. 展开更多
关键词 Human-Computer-Interaction Gesture Recognition 3D point cloud depth Image
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基于PatchmatchNet的钢轨表面三维重构
2
作者 胡鹏宇 钟倩文 郑树彬 《电子科技》 2026年第2期87-95,共9页
钢轨表面故障多发且类型复杂,传统基于一维信号或二维图像方法虽然能够有效判定缺陷的存在,但难以体现其结构特征,因此无法精确评估损伤程度。针对该问题,文中提出了一种基于PatchmatchNet模型的钢轨表面三维重构方法。通过采样实验得... 钢轨表面故障多发且类型复杂,传统基于一维信号或二维图像方法虽然能够有效判定缺陷的存在,但难以体现其结构特征,因此无法精确评估损伤程度。针对该问题,文中提出了一种基于PatchmatchNet模型的钢轨表面三维重构方法。通过采样实验得到多视角钢轨表面图像,预处理后形成可用于重构的三维数据集。在此基础上通过FPN(Feature Pyramid Network)网络提取多尺度特征,并进行深度初始化、匹配代价计算、匹配代价自适应传播和聚合,构建以从粗到细方式预测钢轨表面的深度图,并经深度图融合和点云过滤得到优化后的钢轨表面点云。结果表明,钢轨表面点云具有良好的完整性和准确性,且缺陷在点云中也表现出不同深度差,通过分析局部结构可以初步判断缺陷类型及损伤程度。 展开更多
关键词 钢轨表面异常 缺陷检测 三维重构 PatchmatchNet FPN 深度图 钢轨表面点云 深度估计
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基于PointNet++的机器人抓取姿态估计 被引量:7
3
作者 阮国强 曹雏清 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2023年第5期44-48,共5页
为解决在无约束、部分遮挡的场景下对部分遮挡的物体生成可靠抓取姿态的问题,基于PointNet++网络改进了一种抓取姿态估计算法,该算法可直接从目标点云中生成二指夹具的抓取姿态。由于该算法降低了抓取姿态的维度,将抓取的7自由度问题转... 为解决在无约束、部分遮挡的场景下对部分遮挡的物体生成可靠抓取姿态的问题,基于PointNet++网络改进了一种抓取姿态估计算法,该算法可直接从目标点云中生成二指夹具的抓取姿态。由于该算法降低了抓取姿态的维度,将抓取的7自由度问题转变成4自由度问题处理,从而简化学习的过程加快了学习速度。实验结果表明:该算法在无约束、部分遮挡的场景中,能够生成有效的抓取姿态,且较Contact-GraspNet算法成功抓取率提升了约12%,能够应用于家用机器人的抓取任务。 展开更多
关键词 点云 位姿估计 抓取估计 深度学习 损失函数
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基于图像处理和三维点云的荔枝表型参数提取
4
作者 陈海波 向星岚 +5 位作者 龚康业 李正心 黄顺豪 李纯熙 蔡晓峰 曾山 《华南农业大学学报》 北大核心 2025年第5期719-728,共10页
【目的】荔枝Litchi chinensis的表型参数提取对荔枝采后分级具有重要作用,为解决荔枝采后分级效率低下的问题,本文提出了一种利用图像处理和三维点云技术的荔枝表型参数提取方法,一次性获取多种表型性状。【方法】利用Intel Realsense ... 【目的】荔枝Litchi chinensis的表型参数提取对荔枝采后分级具有重要作用,为解决荔枝采后分级效率低下的问题,本文提出了一种利用图像处理和三维点云技术的荔枝表型参数提取方法,一次性获取多种表型性状。【方法】利用Intel Realsense D405深度传感器同时获取4个不同视角下的荔枝RGB彩色图像和深度图像,通过映射得到荔枝三维点云;根据获取的荔枝点云,计算点云曲率及法向量,识别荔枝机械损伤区域;将荔枝的RGB彩色图像在颜色空间下进行转换,判断红色像素点阈值并提取荔枝表面的红色着色率;建立荔枝的3D模型,通过计算深度图像的厚度估算荔枝体积。【结果】通过荔枝表面三维点云的曲率成功识别荔枝的机械损伤,平均检测准确率为94%;采用RGB图像提取着色率相较于采用三维点云在检测速度上提升90%,基于RGB图像和三维点云的着色率结果与人工检测结果的决定系数分别为0.957 4和0.920 5,平均绝对误差分别为6.33%和4.37%,平均相对误差分别为4.17%和6.01%。基于深度图像提取的荔枝体积与人工测量体积的决定系数为0.890 1,平均绝对误差为1.59 cm3,平均相对误差为7.94%。【结论】本研究提出的方法能够提高荔枝表型参数提取的准确率,可为荔枝采后分级提供高效技术手段和数据支持。 展开更多
关键词 荔枝 点云 图像处理 深度图像 表型参数 无损检测
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基于深度图像的工业遗产三维数据修复研究——以长沙凯雪面粉厂为例
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作者 王蔚 马欣钰 +1 位作者 彭凡 曾凯 《工业建筑》 2025年第5期37-45,共9页
由于保护体系的不足,我国大量工业遗产已遭到拆除或破坏,数字复原技术成为工业遗产历史场景信息储存的有效方法。为此,研究了已拆除工业遗产数字复原工作中的三维数据修复方法,针对已被拆除但留存有不完整无人机摄影测量数据的工业遗产... 由于保护体系的不足,我国大量工业遗产已遭到拆除或破坏,数字复原技术成为工业遗产历史场景信息储存的有效方法。为此,研究了已拆除工业遗产数字复原工作中的三维数据修复方法,针对已被拆除但留存有不完整无人机摄影测量数据的工业遗产,使用深度图像技术对无人机航摄图像进行深度识别,从而优化点云数据,以提升信息缺失场景的完整性。同时结合文献资料、遥感影像、历史图片等多源信息,进一步对工业遗产进行细节上的点云数据修复优化和场景复原,最终建立了完整的工业遗产三维模型,实现城市工业建筑风貌层面复原,为城市工业遗产数字化保护及数据库的建立提供深度图像数据修复方面的系统性方法研究和实践参考。 展开更多
关键词 工业遗产 点云模型 深度图像 数字复原 HBIM
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基于视角统一的手姿态估计优化方法 被引量:1
6
作者 曹忠锐 谢文军 +3 位作者 王冬 钮立超 王婷玉 刘晓平 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期293-299,共7页
从深度图像中准确估计手的三维姿态是计算机视觉领域的重要任务。然而,由于手的自遮挡和关节自相似性,使得手姿态估计任务极具挑战性。为了克服这些困难,考察了深度图像采样视角对于估计精度的影响,提出了一种基于视角统一(UVP)的网络... 从深度图像中准确估计手的三维姿态是计算机视觉领域的重要任务。然而,由于手的自遮挡和关节自相似性,使得手姿态估计任务极具挑战性。为了克服这些困难,考察了深度图像采样视角对于估计精度的影响,提出了一种基于视角统一(UVP)的网络。该网络旨在将输入的深度图像重采样为更易于估计的“正面”视角,而后通过原始视角下的特征提高关节估计精度。首先,提出了视角转换模块,实现对输入的单张深度图像的视角旋转,提供作为补充的第二视角;然后,提出了视角统一损失函数,确保转换后的第二视角为“正面”视角,最大程度规避自遮挡问题;最后,通过改变卷积组合结构、降低网络深度等网络轻量化手段,进一步优化方法的性能。通过在三个公开的手姿态数据集(包括ICVL、NYU和MSRA)上进行实验,所提方法分别取得了4.92 mm、7.43 mm和7.02 mm的平均关节位置误差,且在搭载RTX3070的计算机上能以159.39 frame/s的速度运行。可见,转换深度图的采样视角,并融合双视角下的特征有利于提高手部姿态估计的精度。同时,所提方法具备自适应性,并表现出优秀的泛化能力,可以推广到大多数基于单深度图像的手部姿态估计模型,为深度学习在三维手姿态估计中的应用提供了有力支持。 展开更多
关键词 手部姿态估计 手关节自遮挡 视角统一 深度图像 点云变换
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基于Transformer的稀疏点云葡萄语义分割 被引量:1
7
作者 谢元澄 高宇阳 +2 位作者 李添天 戴倩 姜海燕 《农业工程学报》 北大核心 2025年第17期220-226,共7页
农业智能采摘中,点云语义分割是实现果实定位、准确切割、无人采摘的重要步骤。现有农业场景下语义分割研究多数基于稠密点云数据,稠密点云数据的获取难度大、成本高,稀疏点云数据虽然较易获取、成本低,但是语义分割的效果通常较差。针... 农业智能采摘中,点云语义分割是实现果实定位、准确切割、无人采摘的重要步骤。现有农业场景下语义分割研究多数基于稠密点云数据,稠密点云数据的获取难度大、成本高,稀疏点云数据虽然较易获取、成本低,但是语义分割的效果通常较差。针对数据稀疏的问题,该研究基于pointnet算法,引入Transformer多头自注意力机制,构造点云语义分割方法SP-Transformer,将点云划分为多级窗口,使注意力机制聚焦在窗口局部特征,建立密集键与稀疏键的多尺度融合策略,以此扩大感受野来捕获远距离的上下文依赖关系,并在注意力机制中采用特征高级嵌入的方式,提升稀疏点云的分割效果。试验结果表明,在葡萄数据测试集上平均准确率达到89.9%,对葡萄的分割准确率达到了81.1%,对于低密度点云SP-Transformer方法可以保持较好的分割效果。 展开更多
关键词 自注意力机制 稀疏点云 语义分割 深度相机 TRANSFORMER
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基于特征点云配准的SLAM重建深度优化方法 被引量:1
8
作者 曹学伟 袁杰 梁荣光 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期657-664,共8页
针对视觉SLAM特征法中深度估计准确性和可靠性偏低的问题,提出一种基于特征点云配准的SLAM重建深度优化方法。利用SHOT特征描述子对三维点云提取特征,使用特征点云配准替代传统视觉特征法进行相机位姿估计。通过设定节点误差函数,优化... 针对视觉SLAM特征法中深度估计准确性和可靠性偏低的问题,提出一种基于特征点云配准的SLAM重建深度优化方法。利用SHOT特征描述子对三维点云提取特征,使用特征点云配准替代传统视觉特征法进行相机位姿估计。通过设定节点误差函数,优化视觉特征法建立的点云及其二义性点,建立带有纹理效果的稠密点云模型。在TUM和ICL-NUIM数据集上进行仿真实验,其结果表明,该方法相对于传统SLAM方法的相机位姿轨迹精度提升了10%。采用Kinect v2型RGB-D相机验证了该方法的有效性,实现了室内场景具有一定纹理效果的模型建立。 展开更多
关键词 点云配准 相机位姿估计 深度优化 稠密建图 同时定位与地图构建 点云地图 点云特征
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基于3D线激光扫描的轮胎模具字符检测方法
9
作者 陆星宇 陈新度 +3 位作者 陈玉冰 吴磊 罗轩 谷甲甲 《锻压技术》 北大核心 2025年第9期246-255,共10页
针对目前轮胎模具字符检测方法受光照条件、字符差异和数据量需求等因素影响难以准确分割字符的问题,提出了一种基于3D线激光扫描的曲面模具压印字符检测方法。首先,针对线激光扫描点云的网格分布特性提出一种嵌套遍历方法,构建呈网格... 针对目前轮胎模具字符检测方法受光照条件、字符差异和数据量需求等因素影响难以准确分割字符的问题,提出了一种基于3D线激光扫描的曲面模具压印字符检测方法。首先,针对线激光扫描点云的网格分布特性提出一种嵌套遍历方法,构建呈网格排布的有序点云序列;其次,利用自适应深度差阈值判定压印点,分割得到压印体点云;最后,将压印体点云投影为二维图像,对图像进行连通域分割和区域特征筛选得到字符区域,实现与CAD二值图像中字符的比对,计算出算法分割的准确率。实验结果表明,该方法的平均准确率为91.95%、召回率为90.40%,与传统算法相比均提升了30%以上,能够精确且完整地分割出曲面模具上的压印字符,完成字符缺陷检测任务。 展开更多
关键词 轮胎模具 压印字符 线激光扫描 自适应深度差阈值 点云投影
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复杂背景下草莓点云语义分割优化方法 被引量:1
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作者 谢元澄 陈自强 +3 位作者 许忠义 严心悦 姜海燕 梁敬东 《南京农业大学学报》 北大核心 2025年第2期476-487,共12页
[目的]针对田间背景噪声干扰、草莓果实体积小且伴随遮挡的难点,本文利用3D视觉技术实现草莓准确识别和定位,为机器人自动采摘提供技术支持。[方法]使用Intel Realsense D435i深度相机采集不同光照、季节和遮挡条件下的草莓点云数据,构... [目的]针对田间背景噪声干扰、草莓果实体积小且伴随遮挡的难点,本文利用3D视觉技术实现草莓准确识别和定位,为机器人自动采摘提供技术支持。[方法]使用Intel Realsense D435i深度相机采集不同光照、季节和遮挡条件下的草莓点云数据,构建包含3个类别的数据集,分别为无遮挡、低遮挡、高遮挡。结合多阈值统计滤波和ROI提取技术对点云数据进行预处理,过滤噪声;以PointNet++为基础模型,对点云数据直接提取特征,并在PointNet++基础上提出一种针对复杂背景下小尺度目标的语义分割模型SS-PointNet++,利用点云的多种特征信息作为网络输入特征,构建采样层、分组层,并通过PointNet提取局部特征,使用最远点采样法对点云取样并最大程度覆盖到整个点集,针对小尺度目标设计3种不同半径的球查询(ball query)来获取局部特征,改进SA层和FP层的结构,使其能够适应低密度点云。[结果]对未经预处理的点云进行分割时,有0.74%的概率出现离群点的误判问题,而对预处理后的单张点云图像进行语义分割的用时平均减少了3.47 s。点云图像测试结果表明,SS-PointNet++模型的平均准确率达到86.95%,比优化前提升了19.54百分点,平均交并比为0.740。在光照充足且无遮挡的草莓上,该模型的语义分割准确率高达95.36%,而在暗光环境下,该模型的平均准确率也能达到81.34%。[结论]SS-PointNet++模型提升了小尺度目标点云的语义分割效果,对不同光照条件具有较强的鲁棒性,为基于3D点云的小物体和遮挡物体分割提供了一种有效的方法;本文提出的草莓遮挡类型的划分方法,对后续草莓遮挡问题提供了数据分析支持,对其他基于3D点云的小尺度物体的目标检测和遮挡问题也起到借鉴作用。 展开更多
关键词 草莓 点云 采摘机器人 计算机视觉 语义分割 深度相机
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基于双视角点云配准的猪只体尺测量方法研究
11
作者 沈域 徐爱俊 +1 位作者 周素茵 叶俊华 《电子技术应用》 2025年第11期35-45,共11页
体尺参数是生猪育种的重要指标,针对现有猪只体尺测量方法中存在的测量参数单一、设备复杂和大规模点云数据处理受限的问题,提出了一种基于双视角点云配准的生猪体尺非接触式测量方法。首先,基于2台Kinect DK深度相机搭建点云采集系统... 体尺参数是生猪育种的重要指标,针对现有猪只体尺测量方法中存在的测量参数单一、设备复杂和大规模点云数据处理受限的问题,提出了一种基于双视角点云配准的生猪体尺非接触式测量方法。首先,基于2台Kinect DK深度相机搭建点云采集系统获取猪体左右两侧点云数据,并采用改进的LoOP滤波算法和基于多层次特征提取的点云精简方法完成点云预处理。其次,通过粗配准与精配准相结合完成猪只双视角点云拼接。最后,融合法线点云与Alpha Shapes算法提取猪只轮廓特征,实现多体尺参数的非接触式测量。试验结果表明,生猪体长、体高、臀高、体宽、腹宽、臀宽、胸围和腹围的平均相对误差分别为1.28%、0.88%、1.97%、2.71%、2.83%、3.71%、2.03%和2.17%,整体相对误差平均值和绝对误差平均值分别为2.20%和1.04 cm。该方法能够实现生猪多体尺参数的高精度、非接触式测量,为种猪的高效筛选提供了技术参考。 展开更多
关键词 生猪 双视角 深度相机 点云 体尺测量
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动态环境下基于深度图的无人车激光SLAM算法 被引量:2
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作者 孙明晓 王鑫源 +2 位作者 栾添添 王潇 刘鹏飞 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第3期101-109,共9页
针对激光SLAM在动态环境下出现精度下降与系统鲁棒性差的问题,故提出一种动态环境下基于深度图的无人车激光SLAM算法。首先,针对激光入射光线贴近地面时,部分地面点云会被误判为动态障碍物的问题,通过角度阈值将激光点云分割为地面点云... 针对激光SLAM在动态环境下出现精度下降与系统鲁棒性差的问题,故提出一种动态环境下基于深度图的无人车激光SLAM算法。首先,针对激光入射光线贴近地面时,部分地面点云会被误判为动态障碍物的问题,通过角度阈值将激光点云分割为地面点云与非地面点云,排除地面点云的影响。其次,将非地面点云投影为深度图,把三维空间中的点云投影到二维图像上,采用图像领域的方法减少点云数据处理的复杂度。然后,针对稀疏的激光点云不能准确反映真实环境的问题,利用激光雷达的距离信息作为自适应调节深度图的权重设置深度图的分辨率,使得在不同距离区间的深度图具有不同的分辨率,在不同的距离区间都能够准确识别出动态障碍物,提高系统识别动态障碍物的效率。最后,将局部地图与激光雷达查询帧所形成的深度图进行像素相减,通过得到的视差图去除动态障碍物,并通过降低深度图的分辨率恢复被误删的静态点,得到高精度静态地图。通过实验验证,在仿真环境中,本算法的动态障碍物移除分数为94.13%。在KITTI数据集中,本算法的动态障碍物移除分数为95.22%。在小场景环境和大场景环境中,本算法的动态障碍物移除分数分别为96.43%和93.30%。算法能高效去除动态障碍物,提高地图精度与系统鲁棒性。 展开更多
关键词 SLAM 动态环境 点云分割 深度图 无人车
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基于手眼深度相机的钢包滑板检测定位技术研究
13
作者 魏振红 吴瑞珉 《机电工程技术》 2025年第9期138-144,共7页
钢包滑板用于控制钢包内钢水的流出量,其维护和更换是钢包热修与钢包管理的重点环节。钢包滑板空间姿态的检测和定位是实现机器人自主更换钢包滑板的基础工作,存在检测精度相对高、环境-作业对象非结构化特征明显等问题。由于钢包滑板... 钢包滑板用于控制钢包内钢水的流出量,其维护和更换是钢包热修与钢包管理的重点环节。钢包滑板空间姿态的检测和定位是实现机器人自主更换钢包滑板的基础工作,存在检测精度相对高、环境-作业对象非结构化特征明显等问题。由于钢包滑板更换是较为典型的空间装配作业,常规2D图像检测缺乏深度信息,无法满足检测和定位的精度要求。搭建了一套钢包滑板检测定位机器人系统,采用时间飞行(Time of Flight,ToF)和结构光两种类型深度相机;受空间狭小、视野遮挡等因素影响,按手眼方式安装相机。离线完成了手眼深度相机的标定;通过YOLOv11算法对幅值图和RGB图中滑动水口机构特征物进行识别;根据滑动水口机构的物理尺寸关系,经过几何计算给出基坐标系下滑板位姿的初步估计;将初步估计结果作为迭代初值,采用广义迭代最近点算法(Generalized Iterative Closest Point,GICP)进行点云精配准,进而输出钢包滑板精确的空间位姿。经实际测试,手眼深度相机标定后的角点投影误差在0.8像素以下,标定精度较为理想;两种相机均可稳定可靠地检测出钢包滑板,验证了该方法适用于两种类型深度相机;但受限于相机分辨率较低,所用ToF相机目标定位结果的位置误差最大为15 mm,姿态误差最大为10°,无法满足实际应用要求;所用结构光深度相机检测定位结果的位置误差约4 mm,姿态误差约0.07°,精度满足需求。 展开更多
关键词 钢包滑板 深度相机 机器学习 点云配准
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顾及多尺度深度误差的3D手眼标定方法
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作者 江以恒 李佳田 +2 位作者 刘佳音 何烽 张鹏 《光学精密工程》 北大核心 2025年第16期2552-2564,共13页
点云传感器通常带有深度误差,现有手眼标定方法较少顾及这一因素,导致手眼矩阵在不同尺度下存在适用性问题。提出一种基于交替最小二乘优化的高精度手眼标定方法。首先,通过拟合标定板平面与体素均匀降采样,对近、中、远三种尺度的点云... 点云传感器通常带有深度误差,现有手眼标定方法较少顾及这一因素,导致手眼矩阵在不同尺度下存在适用性问题。提出一种基于交替最小二乘优化的高精度手眼标定方法。首先,通过拟合标定板平面与体素均匀降采样,对近、中、远三种尺度的点云数据进行预处理,统一不同尺度下标定板点云的密度;其次,使用GICP(Generalized-ICP)算法得到点云的配准矩阵,并求解各尺度手眼矩阵的初值,交替固定一个尺度的手眼矩阵,构建旋转平移误差的最小二乘问题优化其余尺度配准参数;最后,基于优化后的各尺度配准矩阵重新进行Tsai-Lenz方法标定,得到补偿深度误差的手眼矩阵。对比实验结果表明:本文方法旋转矩阵的平均误差为0.1448°,平移向量的平均误差为0.6335 mm,应用手眼矩阵的点云配准均方根误差为0.2769 mm。相较标定球方法近焦距离的点云配准误差平均降低19%,远焦距离的点云配准误差平均降低16%。本文方法可有效降低深度误差对标定精度的影响,提高适用性。 展开更多
关键词 深度误差 手眼标定 结构光 点云配准
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基于单目视觉SLAM的无人机视频实时建图框架
15
作者 孙一铭 张璐 +3 位作者 马腾飞 张海瑞 程傲楠 刘见礼 《测绘科学》 北大核心 2025年第5期167-176,共10页
针对在应急救灾和军事侦察等场景中,需要实时生成地图产品,传统基于运动恢复结构(SFM)的方法仅支持离线处理的问题,提出一种基于单目视觉SLAM的无人机视频实时建图框架。该框架能够实时处理无人机视频帧和GNSS/INS位姿数据,快速生成密... 针对在应急救灾和军事侦察等场景中,需要实时生成地图产品,传统基于运动恢复结构(SFM)的方法仅支持离线处理的问题,提出一种基于单目视觉SLAM的无人机视频实时建图框架。该框架能够实时处理无人机视频帧和GNSS/INS位姿数据,快速生成密集点云、数字表面模型(DSM)及数字正射影像图(DOM)。关键处理模块包括位姿解算、三维重建和地图生成。在3个不同样区的实地测试结果表明,生成的DSM的平均高程精度在2 m以内,DOM的平均平面精度在1 m以内,可以满足应急应用场景的精度需求。在效率方面,处理时间相对于飞行时间的平均延迟为4.66%,基本实现实时处理的目标。对比实验结果显示,本研究提出的框架在性能上优于先进的OpenREALM框架。 展开更多
关键词 视觉SLAM 无人机视频 位姿融合 深度图 密集点云 DSM DOM
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地面激光雷达点云与探地雷达图像配准方法
16
作者 任丽丽 李家存 鲁旭伟 《激光与红外》 北大核心 2025年第10期1643-1649,共7页
针对地面激光雷达获取的地表点云与探地雷达获取的地下浅层图像无法精确配准的问题,提出了一种地面激光雷达点云与探地雷达图像多源异构空间数据的配准方法。根据探地雷达的工作原理及空间数据特点,硬件集成探地雷达与差分GPS为一体化... 针对地面激光雷达获取的地表点云与探地雷达获取的地下浅层图像无法精确配准的问题,提出了一种地面激光雷达点云与探地雷达图像多源异构空间数据的配准方法。根据探地雷达的工作原理及空间数据特点,硬件集成探地雷达与差分GPS为一体化数据采集系统,通过时间同步原理实现探地雷达图像上的道数据与差分GPS获取的位置信息之间的精确配准;根据电磁波在地下介质中的传播规律,建立电磁波传播路径模型将探地雷达图像转换为离散点云;在此基础上,建立两空间数据的配准模型并实现两空间数据配准,开展实验验证本文提出方法的有效性和数据配准精度。实验结果表明,本文提出的方法可快速实现地面激光雷达获取的地表点云和探地雷达数据之间的精确配准,为地表地下一体化三维数据融合及建模等提供数据与方法支撑。 展开更多
关键词 点云 探地雷达图像 时间同步 时深转换 数据配准
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基于深度图像融合的无人机测绘点云特征匹配与重建研究
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作者 罗玉霜 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第11期146-149,共4页
为了利用无人机测绘获取不同场景的具体数据,以对该场景进行监测,实验提出了一种基于深度图像融合的无人机测绘点云特征匹配与重建方法。利用深度学习与图像处理技术提取的数据点云之间进行精确匹配,以实现更为精确的场景三维模型重建... 为了利用无人机测绘获取不同场景的具体数据,以对该场景进行监测,实验提出了一种基于深度图像融合的无人机测绘点云特征匹配与重建方法。利用深度学习与图像处理技术提取的数据点云之间进行精确匹配,以实现更为精确的场景三维模型重建。结果显示,在训练集与验证集上,当图像数量达到第1654张与第746张时,深度图像融合算法的最优验证精度有最大值,分别为79.94%与82.30%;此外,所提方法对深度图像空洞邻域的填充效果更好。以上结果均说明所提方法在特征匹配的准确率和点云重建的质量上都有显著提升,能够为深度学习在遥感图像处理领域的应用提供有益的支持。 展开更多
关键词 无人机测绘 深度图像融合 点云 特征匹配 三维重建
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月面环境下基于深度相机数据的障碍物感知方法
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作者 黄鑫城 管西强 刘迎圆 《上海师范大学学报(自然科学版中英文)》 2025年第2期180-185,共6页
针对月面环境下巡视器的障碍物检测问题,通过深度相机获取月面视觉信息和深度数据,以深度神经网络和点云相结合的处理方式实现了对月面障碍物感知功能.针对月面视觉信息,在数据预处理阶段采用多通道数据归一、缩放、镜像及旋转等方法对... 针对月面环境下巡视器的障碍物检测问题,通过深度相机获取月面视觉信息和深度数据,以深度神经网络和点云相结合的处理方式实现了对月面障碍物感知功能.针对月面视觉信息,在数据预处理阶段采用多通道数据归一、缩放、镜像及旋转等方法对采集图片进行数据增强,以突出月面特征,并通过single shot multibox detector(SSD)算法进行特征提取和目标定位,实现了对视觉信息的障碍物检测.对物理尺度较大的坡度地形,结合深度信息,通过降采样减轻稠密数据处理的压力,通过主成分分析(PCA)方法计算各点的法向量从而获得坡度的特征信息,实现了准确的月面障碍物感知功能. 展开更多
关键词 深度相机 深度学习 点云 月面 障碍物感知
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基于立木三维点云的油樟叶片鲜重估算
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作者 周成强 练东明 +3 位作者 张晓芳 罗瑞 石兆明 周泽峰 《四川林业科技》 2025年第6期50-57,共8页
油樟叶片可提取具有抑菌、杀虫、抗炎与抗氧化等作用的精油,广泛应用于医药、食品和日化等领域,叶片鲜重的准确估算是产量预测与质量控制的关键环节。但目前尚无基于深度相机获取立木三维点云估算油樟叶片鲜重的相关研究报道。探索基于... 油樟叶片可提取具有抑菌、杀虫、抗炎与抗氧化等作用的精油,广泛应用于医药、食品和日化等领域,叶片鲜重的准确估算是产量预测与质量控制的关键环节。但目前尚无基于深度相机获取立木三维点云估算油樟叶片鲜重的相关研究报道。探索基于深度相机获取三维点云实现油樟叶片鲜重精准估算,首先,通过配置3个深度相机获取单木360度三维点云图像;其次,基于立木三维点云提取树高、冠幅、体积、凸包表面积、凸包体积等关键结构特征;建模前,针对数据量不足的特点,采用数据增强策略扩展了样本量;最后,基于以上结构特征采用多元线性回归算法估算叶片鲜重。十折交叉验证结果显示,模型的R^(2)达92.77%,MAE和RMSE分别为0.160 kg和0.207 kg,表明基于深度相机获取三维点云估算油樟叶片鲜重精度高。针对模型存在误差,建议未来融合多源传感器技术,优化三维数据处理,以实现油樟产业全周期的精准管理和可持续发展。 展开更多
关键词 油樟 叶片鲜重 深度相机 立木三维点云 数据增强
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结合单目深度估计的多模态变电站设备分割
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作者 陈赟 李端姣 +3 位作者 张英 孙博洋 吴枫 金铭 《测绘科学》 北大核心 2025年第7期95-106,共12页
针对当前利用倾斜影像数据进行变电站设备分割存在的分割精度低的问题,提出一种结合单目深度估计的多模态变电站设备三维语义分割方法:设计深度估计与语义分割共享网络(DSS-Net),得到输入RGB图像的深度及语义预测结果,结合位姿估计网络... 针对当前利用倾斜影像数据进行变电站设备分割存在的分割精度低的问题,提出一种结合单目深度估计的多模态变电站设备三维语义分割方法:设计深度估计与语义分割共享网络(DSS-Net),得到输入RGB图像的深度及语义预测结果,结合位姿估计网络,将深度估计任务转化为相邻视角间的图像重建任务;基于获取的深度图,结合该图像的相机位姿,建立二维与三维间的信息关联;基于二维图像语义分割结果,构建2D-3D的语义传递,实现变电站设备的三维点云分割。实验结果表明:研究算法在未使用点云数据作为输入的情况下,仍取得了较高的三维点云分割精度,优于经典的点处理算法。在陂美变电站和明山变电站数据集上,OA和mIoU分别达到93.6%、75.6%和88.4%、70.3%,表现良好。对变电站设备智慧巡检等应用具有技术参考意义。 展开更多
关键词 点云语义分割 单目深度估计 图像分割 变电站 三维
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