新的空间方法,我们设计了曲率体素,这是一个激光雷达优化的空间单元,反映了3D激光雷达点云的显著特征. 算法,提出了CVC方法,这是一种利用激光雷达优化的曲率体素和高效的基于哈希的数据结构分割三维激光雷达点云的有效方法。 实验,我们给出的实验结果表明,CVC方法分割3D激光雷达点云的速度比其他竞争对手快1.7倍,准确度...
方法简述:超体素是具有特征相似性的点云构成的小区域,属于点云分割预处理。超体素分割过程中不会跨越物体边界,避免了点云的过分割。主要步骤为:点云体素化处理,生成体素邻接关系、网格化筛选,进行超体素种子体素的删选、特征与距离量度FPFH、基于流约束的超体素聚类分割。 论文:Voxel Cloud Connectivity Segmentation -...
本发明提出一种基于聚类的点云分割方法及系统,包括计算每个点的法向量,平面曲率和相容集,首先对输入的点云构建kd tree,然后对每一个点利用周围最邻近的K个点拟合得到该点的法向量和平面曲率;对点云进行聚类,构建链接表和聚类中心表,得到所有聚类的集合;面片处理,包括以构建初始面片,包括对于聚类的集合中的每一个...
聚类分析（ＣｌｕｓｔｅｒＡｎａｌｙｓｉｓ）是一种多元统计分析方法，它按照“物以类聚”的原则，对数据进行分类。其基本原理是：考察ｍ个数据点，在ｍ维空间内，定义点与点之间某种性质的亲疏距离；设ｍ个数据点组成ｎ类（ｎ≤ｍ），然后将具有最小距离的两类合为一类，并重新计算类与类之间的距离；迭代，直到...
本发明公开的一种基于谱聚类的点云数据分割方法,包括以下步骤:读取输入的点云数据集合和聚类个数;对点云数据集合的坐标进行归一化处理,得到归一化坐标;通过归一化坐标,构造相似矩阵,计算Laplacian矩阵L,并计算最小的m+2个特征值及其对应的特征向量f;将各个特征向量f组成的矩阵按行标准化,得到特征矩阵F;将特征矩阵F...
基于超点嵌入和聚类的点云语义分割模型及其训练方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于超点嵌入和聚类的点云语义分割模型及其训练方法说明:本发明公开了一种基于超点嵌入和聚类的点云语义分割模型及其训练方法。所述训练方法包括:提供初始模型以及...专利查询请上爱企查
该算法首先利用预处理方法对原始点云进行去噪处理,然后对余下点云利用随机采样一致性(RANSAC)算法拟合平面,并去除该平面模型包含的点云,最后利用改进后的欧式聚类分割算法对去除点云模型后的数据构建KD树,利用平滑度重新定义聚类方式,通过迭代得到不同物体的点云子集,在实现点云分割的同时还可以有效去除噪声点。实验...
一种基于改进欧式聚类的散乱工件点云分割方法,步骤如下: (1)对目标点云和模板点云进行相同预处理,通过迭代半径滤波方法去除聚集分布的离群点; (2)对步骤(1)中预处理后的模板点云进行线下信息注册,获取单个工件点云的信息,所述信息包括所述单个工件点云在不同k邻域下点与邻近点之间的平均距离和标准差以及所述...
一种基于dbscan聚类的城市道路环境下的点云语义分割方法,包括如下步骤: s1、对输入的点云数据进行地面分割; s2、对地物点聚类; s3、对聚类后的点云数据进行点云语义分割; s4、对语义分割结果进行插值优化。 本发明还提供一种基于dbscan聚类的城市道路环境下的点云语义分割系统,包括以下模块: ...
1、本发明的目的在于解决现有技术中存在的问题,并提供一种基于深度语义分割-聚类的复杂rgb点云场景单木提取方法。本发明结合改进后的深度点云语义分割网络improved-randla-net和点云聚类算法meanshift,有效地提高复杂场景中树木点云语义分割的精度,并能够提取出指定树种的单木点云。