为了解决ICP通道中的局部最优和其他困难，我们提出了一种基于学习的方法，名为“深度最近点”（DCP），其灵感来自计算机视觉和自然语言处理的最新技术。我们的模型由三部分组成：点云特征提取网络、基于注意力的点云匹配预测，以及可微奇异值分解（SVD）层用来提取最终的刚性变换。我们在 ModelNet40 数据集上端到端地...
点云配准指的是输入两幅点云 Ps (source) 和 Pt (target),输出一个变换矩阵T(即旋转R和平移t)使得 T(Ps)和Pt的重合程度尽可能高。我们可以把点云想象成由无数个三维点组成的云彩,而点云配准就是要把这些云彩按照它们实际的位置和姿态拼接在一起,就像把多个拼图拼接在一起,最终形成一个完整的三维模型。粗...
点云 深度学习配准 点云配准算法 简介: 迭代最近点算法,又名为 ICP ( Iterative Closest Point )算法 。该算法一般多用于三维空间内点云配准,不仅适用于平面场景,还适用于曲线和曲面等场景。当点云配准的结果未满足理想精度的要求,通过 ICP 算法,在不断地迭代中降低误差,从而实现理想的精度值。初始的粗略匹配为...
要配准的两站点云的重叠区中,使得其中某一个区域的点的坐标进行坐标变换转换(刚性变换)到另一个区域中(可通过最小均方根计算转换参数)但当重叠度较低时,只能达到局部配准最优。 算法改进:引入带有法线信息的快速点特征直方图,并根据采样一致性方法匹配具有相同或相似的FPFH特征,从而求解对应点对的坐标转换参数,完成...
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因此,研究基于深度学习的点云配准算法具有极为重要的意义。 二、基于深度学习的点云配准算法 1、PointNet PointNet是一种近年来较为流行的点云处理框架,它可以对点云进行全局设计,从而可以直接对点云进行处理,而无需对点云进行特征设计和特征提取。在点云配准方面,PointNet可以通过对两个点云进行输入,从而获得两个...
随着激光扫描设备技术的提高,点云配准逐渐应用于各个领域,例如精工零件的尺寸精度检测与对比,大规模三维重建,残缺文物修复,智慧城市等领域.由于点云配准在众多领域的重要作用以及深度学习在点云处理中的普遍应用,基于深度学习的点云配准算法具有重要的研究意义. 为进一步提高点云配准算法的准确性与鲁棒性,本文构建了基于...
1 .一种基于深度学习的目标检测算法和点云配准算法的深度相机外参标定方法,其特 征在于,包括: S1、所有深度相机同时分别拍摄RGB图 和深度图 ; S2、根据各个RGB和深度图 ,分别合成PCD点云图 ; S3、使用目标检测算法分别找到RGB中的所有标定物; S4、分别找到RGB中的所有对称中心作为RGB关键点; S5、将RGB关键点映...
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从某种意义上说,我们的“深度最近点”技术的关键观察是,学习到的特征极大地促进了刚性对齐算法;通过结合 DGCNN [50] 和注意力模块,我们的模型可靠地提取找到对齐两个输入点云的刚性运动所需的对应关系。我们的端到端可训练模型足够可靠,可以在单次传递中提取高质量的对齐,这可以通过经典 ICP 的迭代或“抛光”来改...