1.一种点云数据和图像数据的特征融合方法,其特征在于,所述方法包括: 获取当前视场内的点云数据以及图像数据; 基于所述点云数据提取点云特征; 对所述图像数据进行多尺度特征提取,得到对应的多个图像特征; 对所述多个图像特征进行融合获得多尺度融合图像特征; 根据所述点云特征以及所述多尺度融合图像特征获得融合特征...
提出Faraway-Frustum,即依赖2D图像识别目标类,采用3D点云做目标定位。近处的目标,还是采用点云。思路很简单,方法也不复杂。 如图是概览图: 算法如下: Frustum产生靠2D instance segmentation,Mask R-CNN。如图是产生的方法示意图:包括Box frustum和Mask frustum,二者区别在于,前者2D边框,后者语义mask。 3D质心有两个...
(2017.01)G06T 7/155 (2017.01) (54)发明名称一种基于图像数据和点云数据的融合配准方法(57)摘要本发明公开了一种基于图像数据和点云数据的融合配准方法,该方法首先通过图像分割获得组织器官的边界点云或通过特征提取得到图像内的特征点云,将图像数据和点云数据输入设计好的融合配准模型中,获得配准好的图像和点云...
专利摘要显示，本发明提供一种基于图像和点云深度融合的三维重建及真实场景还原方法，包括：获取全部视角的点云数据和图像信息，标注全部视角的点云数据以得到包含全部障碍物的标注对象集合O，计算点云场景下的地面点集合S和拟合地面平面P；根据相机视角与点云扫描设备偏角的匹配关系，获取点云数据中当前视角的点集合S1...
1.一种基于图像和点云融合的目标检测方法,其特征在于,所述方法包括: 接收第一环视图序列和第一点云; 对所述第一环视图序列进行类点云BEV特征提取处理生成对应的第一点云BEV特征张 量; 对所述第一点云进行点云BEV特征处理提取生成对应的第二点云BEV特征张量; ...
1.一种融合图像和激光点云的三维多目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.从激光雷达获取点云数据，检测出目标的三维空间位置信息并提取点云特征；S2.从相机获取图像数据，将目标三维边界投影到图像平面，并提取投影区域的图像特征；S3.计算检测到的目标和跟踪轨迹在点云三维空间位置信息、点云特征以及图像特征...
本发明公开了融合多视角图像和三维点云的目标跟踪方法及装置,该方法包括:首先融合多视角多模态数据预测出场景中目标的三维位置,然后利用三维检测结果获得目标的三维空间信息和多视角图像中的目标外观特征,计算匹配分数矩阵,最终得到精准的三维目标跟踪结果。本发明使用
本发明公开了一种基于图像数据和点云数据的融合配准方法,该方法首先通过图像分割获得组织器官的边界点云或通过特征提取得到图像内的特征点云,将图像数据和点云数据输入设计好的融合配准模型中,获得配准好的图像和点云数据以及变形场.所述融合配准模型包含图像配准网络和点云配准网络,训练时,损失函数由图像距离项,点云...
本研究提出了一种生成高质量植物三维多光谱点云的新方法。SURF-Demons算法被用于融合近端获取的深度图像和快照光谱图像。为消除光照影响,作者开发了一种基于半球参考体和ANN的植物光谱图像反射率校正方法。所提出的SURF-Demons配准植物的RGB-D图像和快照光谱图像的平均SSIM达到了0.931,超过了其它经典方法(平均SSIM为0.889...
本申请第一方面提出一种激光点云与可见光图像融合方法,包括:S1,将点云数据进行空间降维,获得二维的点云数据;S2,通过尺度不变特征变换(ScaleInvariantFeature Transform,SIFT)算法提取二维的点云数据的特征点和可见光图像数据的特征点;S3,确定投影平面,通过投影模型将点云数据投影生成深度回波强度图像,并构建点云数据与...