点云的生成模型可以被视作是如图二所示的逆向扩散过程:根据一个高斯分布取样作为噪音点云,训练一个神经网络以形状为条件逐步对该噪音点云减噪,直至点云恢复其本来的形状。 Figure 2 展示了从噪音点云逆扩散生成点云的过程可以由一个马尔科夫链模型表示。点云中的每一个点由 x(T) 开始以转移概率 p***θ(x(...
1)一种新的点云的AE架构:灵感来自于Pointnet。Pointnet架构可以通过(i)对不可见样本进行高质量重建;(ii)通过简单分类方法(SVM)得到好的分类质量;(iii)对有意义语义的操作、插值和形状补全的能力,学习到紧凑的表达。 2)第一套点云深度生成模型:该模型能够合成点云,具有(i)可测量的高保真度,(ii)训练和待用数据...
我们提出了一种用整数线性规划方法解决点云室内建筑重建问题的新方法。与以往的方法相比,我们的方法在对输入数据进行弱假设的情况下,重建了多层建筑上的全体积、相互连接的墙实体和房间拓扑模型。生成的模型非常接近于建筑信息建模任务(包括房间空间和墙实体的体积表示及其相互关系)所需的要求。附加的硬约束,例如在选定...
简介 本文介绍了联合每个点的位置和方向信息进行鲁棒点云配准的方法,该方法为概率方法,将点云配准问题转化成求解两个概率模型最大值问题,使用Von-Mises-Fisher(FMM)混合模型来表达点云的方向,使用高斯混合模型(gaussian mixture,GMM)来表达点云的位置。当两个点集被最优的配准,对应关系是整个混合模型将会得到最大的...
MotionRNN将运动趋势和瞬时变化进行统一建模,可以准确反映复杂的时空运动,得到更优的预测结果。同时,作为一个通用的视频预测模型,MotionRNN可以与现有的基于RNN模型结合,增强它们对于复杂时空运动的预测能力。 特别的,在雷达回波外推任务上,MotionRNN对于细粒度、高密度的云团有着非常好的预测结果,可以应用于降水预报、强天...
金融界2024年10月31日消息,国家知识产权局信息显示,南京元时空地理信息技术有限公司申请一项名为“一种基于激光点云技术的全息路口三维生成方法及系统”的专利,公开号CN 118840493 A,申请日期为2024年9月。 专利摘要显示,本发明提供一种基于激光点云技术的全息路口三维生成方法及系统,涉及智能交通管理技术领域,所述全息...
这是点云时空推送的第282篇推文,欢迎个人转发朋友圈;其他机构或自媒体如需转载,后台留言申请授权,同时欢迎留言交流,大家的支持和鼓励是我们前进的动力。 摘要 我们提出了一个用于点云生成的概率模型,它可以被用于多种 3D 视觉任务的基础,例如形状补全、上采样、合成和数据增强。受非平衡热力学中扩散过程的启发,我们...
通过改进的模型结构,训练损失函数,批量归一化和增加输入通道,SqueezeSegV2在实际数据训练中表现出显着的精度提升。用于点云分割的训练模型需要大量标注的点云数据,而获取带标注的点云数据又是一件耗时费力的工作。为了减少采集和标注数据的成本,可以使用如GTA-V(游戏:侠盗飞车5)之类的模拟器来创建大量的标注虚拟数据...
(2)动态物体去除:首先,使用体素增长的方式去除地面点;然后,使用聚类的方法将剩余的非地面点云聚类(最小距离阈值为0.5m),删除X方向上长度小于14m,Y方向上小于14m,Z方向上长度小于4m的边框内的点云,这里认为移动的物体的物体边框通常较小;最后,再将地面点云添加到过滤后的非地面点云中。
本文提出了一种新的方法,通过求解整数线性优化问题,使用非结构化、未过滤的室内点云来重建具有参数、体积信息的多层建筑模型。我们的方法在以下几个方面克服了过往方法的局限性。第一,我们放弃了对输入数据的某些前提假设,例如根据不同的激光扫描获取来初始化房间划分的假设。相反,我们在非结构化点云上执行全自动房间...