在金融领域,三维点云技术通过与金融服务场景深度融合,可实现实物的三维展示、质押物异动检测、线上实景营业厅交互,为金融服务模式创新提供有力支撑。 (1)实物三维展示营销 金融机构可利用三维点云技术对银行卡、贵金属等物品进行三维精细化建模,通过在线3D展示的方式1...
Voxel,就是将三维空间按照一定尺度划分多个网格。 (1) VoxelNet 将点云先划分网格,对网格内的点云提取特征,然后利用3维卷积操作,进行目标检测。 ① 网格划分:点云用一个长方体进行切割,沿XYZ轴的尺寸分别是W*H*D。 ② Grouping: 将点云数据放到Voxel中。 ③ Random Sampling:对Voxel中的点进行采样,如果点数...
三维点云技术的发展始于20世纪60年代,随着激光雷达和三维扫描技术的进步,在建筑、考古、地理信息系统和制造等领域得到了广泛应用。20世纪90年代,随着计算机处理能力的提升,点云数据的采集和处理变得更加高效,推动了自动驾驶、机器人导航和虚拟现实等新兴应用的发展。 0 三维点云场景重建中 展望未来,三维点云技术将在智...
本工作受D2-Net启发,提出了一种新的三维点云关键点定义方式,将其与三维点的特征描述子关联起来,有效的回答了什么是三维点云中的关键点,并验证了该方法检测到的关键点的可重复性。但是,本方法的不足也十分明显。正是由于它将关键点的检测定义在三维点云点特征上,因此,在检测关键点时,需要对输入点云的所有点都...
三维点云处理 Cluster 对给定点集pi,i∈1,2,...npi,i∈1,2,...n进行聚类。 K-means (1) 随机初始化K个中心点 (2) 每个点pipi属于分配一个距离最近的点 (3) 更新中心点位置 (4) check converge 变种: K-Medoids(K中心点法):中心点必须从origin点集中选出;能够有效解决outlier把中心点拉得很远的情...
针对基于单一尺度点簇的分类算法无法满足大范围城市三维点云高精度分类的问题，该文提出了一种平面特征保持的多尺度点簇城市场景三维点云分割分类方法。该方法首先以超体素为基元进行动态区域生长，将具有平面特征的超体素逐步合并，生成平面特征保持的多尺度点簇，然后基于多尺度点簇进行特征计算并使用随机森林分类器进行...
文物保护:在文物保护领域,CloudCompare可用于对文物进行三维扫描,获取高精度的三维点云数据。通过点云合并、网格化等操作,可以生成文物的三维模型,为文物的修复、展示和数字化保存提供有力支持。结论 CloudCompare作为一款功能强大的三维点云处理软件,凭借其直观的操作界面和丰富的功能,在三维扫描数据的处理与分析中发挥着...
一.点云语义分割 输入原始点云(x,y,z,intensity),得到每个三维点的语义类别。如图所示,不同颜色代表不同类别。 一.面临挑战 一:点云的无序性:点云的输入是无序的,点云顺序的变化不应影响结果。目前PoinNet等基于点的位置及k近邻编码的方法能够解决这个问题。
点云数据（point cloud data）是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。扫描资料以点的形式记录，每一个点包含有三维坐标，并且可以携带有关该点属性的其他信息，例如颜色、反射率、强度等。点云数据通常由激光扫描仪、相机、三维扫描仪等设备获取，可以用于三维建模、场景重建、机器人导航、虚拟现实和增强现实等...
下面,我们以Trimble三维激光扫描仪为例,一起来看下点云数据的具体创建过程。 Trimble三维激光扫描仪主要扫描过程和技术流程如下: Trimble三维激光扫描仪最终采集的数据以点云和图像的形式储存在扫描仪设备里,运用Trimble RealWorks进行一定处理后,能获取建筑物的相对位置信息、尺寸...