而融合LiDAR点云和RGB-D数据的方法,利用其优势完成石油管线BIM重建,有助于实现石油管线及各种复杂组件的快速、精准测绘和建模。 本文首先在利用RGB-D图像提供的丰富语义信息和LiDAR点云精确几何信息的基础上,对深度相机采集的RGB图像进行分割,生成三维语义地...
LIDAR pipeline:先对原始点云进行体素化,然后利用voxelnet进行编码,以生成固定长度的向量,在利用类似于SECOND框架提取特征(6个3D稀疏卷积)。 RGB pipeline:利用预训练的resnet18+FPN生成特征图。 Cross-view feature mapping:将图像信息在前视图视锥信息融合到点云BEV视角,auto-calibrated projection将camera-view下的cam...
点云映射使用Kinect RGB-D测量传感器和 Kinect融合视觉测距 摘要：RGB-D相机像Kinect提供RGB图像实时以及逐像素深度信息。本文使用Kinect融合由微软研究院开发的3D重建场景实时使用MicroKinect相机和它作为一个援助申请视觉里程计的机器人车辆,没有外部引用像GPS是可用的。关键词:Kinect; Kinect融合; 测程法; 机器人; ...
融合点云RGB影像和3D—NDT算法溶洞的点云自动精确拼接
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...
地面三维激光扫描仪无法直接获取两站点云的初始变换,因此3D-NDT算法无法直接应用到地面三维激光扫描作业中.文中针对地面三维激光获取溶洞点云数据的扫描流程,提出了一种融合点云RGB影像和3D-NDT算法的点云自动精确拼接方法.实验结果表明,该拼接方法针对百万级大型复杂溶洞点云数据,无论在时间和精度上均较传统拼接方法有...
在SLAM中,点云初始拼接是通过机器人测距仪获取两个站之间初始变换完成的,然后采用3D-NDT算法进行精确拼接。地面三维激光扫描仪无法直接获取两站点云的初始变换,因此3D-NDT算法无法直接应用到地面三维激光扫描作业中。文中针对地面三维激光获取溶洞点云数据的扫描流程,提出了一种融合点云RGB影像和3D-NDT算法的点云自动...