点云技术可以用于文物和古迹的三维重建和保护,通过激光扫描或摄影测量获取文物或古迹的点云数据,然后对点云数据进行处理和分析,分析它的几何特征和属性信息,重建文物或古迹的三维模型,以实现对其的保护、展示和研究。 ⑦工业设计和制造 在工业领域,点云技术可以用于工业设计和制造,通过激光扫描或光学测量获取工业产品或...
Voxel,就是将三维空间按照一定尺度划分多个网格。 (1) VoxelNet 将点云先划分网格,对网格内的点云提取特征,然后利用3维卷积操作,进行目标检测。 ① 网格划分:点云用一个长方体进行切割,沿XYZ轴的尺寸分别是W*H*D。 ② Grouping: 将点云数据放到Voxel中。 ③ Random Sampling:对Voxel中的点进行采样,如果点数...
在金融领域,三维点云技术通过与金融服务场景深度融合,可实现实物的三维展示、质押物异动检测、线上实景营业厅交互,为金融服务模式创新提供有力支撑。 (1)实物三维展示营销 金融机构可利用三维点云技术对银行卡、贵金属等物品进行三维精细化建模,通过在线3D展示的方式1...
三维点云的语义分割3D Point Cloud Semantic Segmentation (PCSS)在计算机视觉以及机器人领域广泛的应用,随着深度学习技术的发展在点云的语义分割领域提供了新的可能性,并受到越来越多的关注,本文将着重的介绍这一主题的相关研究,首先从遥感领域和计算机视觉的角度概述三维点云的分割,并且结合已经发表的PCSS相关的文章作为...
图1:三维点云深度学习方法分类。 这项工作的主要贡献可以概括如下: 1)据我们所知,这是第一篇全面涵盖多个重要点云相关任务的深度学习方法的综述论文,包括三维形状分类、三维目标检测与跟踪、三维点云分割等。 2)相对于已有的综述[11],[12],我们特别关注三维点云的深度学习方法,而不是所有类型的三维数据。
点云不是通过普通的相机拍摄得到的,一般是通过三维成像传感器获得,比如双目相机、三维扫描仪、RGB-D 相机; 3. 点云内容 根据激光测量原理得到的点云,包括三维坐标(XYZ)和激光反射强度(Intensity),强度信息与目标的表面材质、粗糙度、入射角方向以及仪器的发射能量、激光波长有关; ...
的发展始于20世纪60年代,随着激光雷达和三维扫描技术的进步,在建筑、考古、地理信息系统和制造等领域得到了广泛应用。20世纪90年代,随着计算机处理能力的提升,点云数据的采集和处理变得更加高效,推动了自动驾驶、机器人导航和虚拟现实等新兴应用的发展。 展望未来,三维点云技术将在智能城市、无人机监测、精准农业和医疗...
(1)非结构化:不同于 RGB 图片这种结构化数据,点云是三维空间中一系列点的集合,是一种不规则的数据,没有一种准确的方法可以确定点与点之间的关系或者点与点的先后顺序,这就使得无法使用常规的二维卷积神经网络提取特征。 (2)顺序可变换性:点云本质上是一个n×3的矩阵,其中n为点云个数,3 代表每个点包含x,...
三维点云是指在三维空间中的一组点的集合,每个点都具有一个位置坐标和可能的其他属性信息。这些点集合可以通过激光扫描、摄像头捕捉、三维建模等方式获取。三维点云常用于计算机视觉、计算机图形学、机器人感知、自动驾驶等领域。三维点云可以用来描述实际世界中的物体、场景或环境的几何形状和结构信息。通过对点云的处...