PointNet++自顶向下中间特征点云作为一种能提供丰富空间信息与几何特征的数据表达形式,正受到越来越多的重视.为了克服其无序性,以及不均匀的空间分布带来的影响,许多研究者采取平面投影,或者使用体素网格对原始点云进行转换,但这些方式都是以损失三维信息或者增大数据规模为前提.PointNet[1]创新性的使用原始点云作为输入...
摘要:本文提出了一种基于改进PointNet++网络的三维手势建模方法。传统的手势建模方法主要面向二维图像,缺乏对三维空间信息的处理。因此,我们考虑采用三维点云数据进行手势建模。而PointNet++是一种广泛应用于三维点云处理的神经网络。然而,PointNet++在点云噪声、亚采样等方面存在一些局限性。因此,我们提出了对PointNet++网络...
基于改进PointNet++网络的三维手势建模.docx,基于改进PointNet++网络的三维手势建模 基于改进PointNet++网络的三维手势建模 摘要:本文提出了一种基于改进PointNet++网络的三维手势建模方法。传统的手势建模方法主要面向二维图像,缺乏对三维空间信息的处理。因此,我们考虑
1.基于改进区域生长法的架空输电线路点云分割2.基于改进PointNet++的输电杆塔点云语义分割模型3.POWERLINE-ALS:一种用于输电线路场景深度学习语义分割的机载LiDAR点云数据集4.基于改进PointNet++的室内点云语义分割模型5.基于改进PointNet++的Lidar点云分割模型 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
本文提出了基于改进PointNet的点云曲率估计和数据简化方法.首先,提出一种由采样层,特征提取层和回归预测层构成的基于改进PointNet的点云曲率估计网络.采样层通过KD-Tree搜索进行局部点云采样;以PointNet为主体的特征提取层对采样层获得的各局部点云集进行特征提取以获得局部特征,其中,通过使用四元数代替PointNet中的3×3...
1.一种基于改进pointnet++的点云特征识别标注算法,其特征在于,该算法包括如下步骤: 2.根据权利要求1所述的算法,其特征在于,所述的完成区域生长的算法包括如下步骤:首先以pca方法、二次曲面方程遍历诸体素,通过体素内点云的三维坐标信息、颜色、数量求取每个体素的特征参数;而后随机产生种子体素,从种子体素出发搜索邻域...
PointNet++注意力机制针对绝缘子串分割过程中,由于采集到的点云较为稀疏,及绝缘子串较电力杆塔整体点云粒度过小,导致分割结果会出现绝缘子串识别为电缆线的问题.为提高绝缘子串的分割准确率,提出了一种基于改进PointNet++的电力杆塔绝缘子分割方法.在原有的局部特征处理中增加了自注意力机制,考虑同种塔形绝缘子串位置相对...
输电线路的关键部位包括塔身,导线,绝缘子,避雷线以及引流线,无人机精细化导航的首要任务是构造输电线路的点云地图并从中分割出上述部位.为解决现有算法在输电线路的绝缘子,引流线等精细结构分割时精度低的问题,通过改进PointNet++算法,提出了一种面向输电线路精细结构的点云分割方法.首先,基于无人机机载激光雷达在...
改进的网络架构基础上利用修正后的焦点损失函数解决了多光谱LiDAR点云数据中类别不均匀分布的问题.本文提出的改进的PointNet++网络架构在托伯莫里港口数据集上进行了评估,获得的总体精度,mIoU,F1-score和Kappa系数分别为95.21%,62.59%,73.58%,0.918.与5个已建立的深度神经网络模型的比较实验证实,本文提出的改进的PointNet...
针对PointNet++网络处理点云局部特征时因分组范围区过大导致计算量较大的问题,提出一种改进的PointNet++网络的三维手姿估计方法.首先对手势点云进行基于Delaunay三角剖分算法与K中位数聚类算法相结合的三角剖分,得到手势点云的三角网格模型,并计算三角网格模型的边长均值;然后以三角网格模型边长均值为半径,对最远点采样...