新的空间方法,我们设计了曲率体素,这是一个激光雷达优化的空间单元,反映了3D激光雷达点云的显著特征. 算法,提出了CVC方法,这是一种利用激光雷达优化的曲率体素和高效的基于哈希的数据结构分割三维激光雷达点云的有效方法。 实验,我们给出的实验结果表明,CVC方法分割3D激光雷达点云的速度比其他竞争对手快1.7倍,准确度高30%。特别
不同单株分割方法结果分析:与欧氏聚类单株分割方法相比,基于欧氏聚类和 K-means 聚类的方法在单株层面和综合单株与点云层面表现更优,F1 在 F1 和 F2 的 V5 和 V6 阶段分别提高了 0.00%、6.02%、12.25% 和 73.41%。两种方法运行时间...
5.基于曲率的体素聚类的三维激光雷达点云实时鲁棒分割方法 方法简述:先将点云坐标从笛卡尔坐标转换到球面坐标,并将每一个点云分到对应的“弯曲体素中”,即球面坐标系下的体素,获得点在弯曲体素中的索引之后用哈希表建立索引和点之间的查找关联。聚类的时候查找使用哈希表来实现,遍历方式有点类似BFS。i7-8700上20HZ...
本发明提出一种基于聚类的点云分割方法及系统,包括计算每个点的法向量,平面曲率和相容集,首先对输入的点云构建kd tree,然后对每一个点利用周围最邻近的K个点拟合得到该点的法向量和平面曲率;对点云进行聚类,构建链接表和聚类中心表,得到所有聚类的集合;面片处理,包括以构建初始面片,包括对于聚类的集合中的每一个...
摘要:准确分割单个杨树叶是无接触提取杨树苗叶表型参数的前提ꎬ针对大田杨树苗的复杂种植环境ꎬ本文提出一种基于ＳｅｇＮｅｔ与三维点云聚类的大田杨树苗叶片分割方法ꎮ首先对ＫｉｎｅｃｔＶ２相机进行标定ꎬ对齐ＲＧＢ与深度数据ꎬ滤除背景ꎬ获得ＲＧＢ与深度数据融合数据ꎻ然后针对ＲＧＢ与深度融合数据...
一种基于改进欧式聚类的散乱工件点云分割方法,步骤如下: (1)对目标点云和模板点云进行相同预处理,通过迭代半径滤波方法去除聚集分布的离群点; (2)对步骤(1)中预处理后的模板点云进行线下信息注册,获取单个工件点云的信息,所述信息包括所述单个工件点云在不同k邻域下点与邻近点之间的平均距离和标准差以及所述...
一种基于dbscan聚类的城市道路环境下的点云语义分割方法,包括如下步骤: s1、对输入的点云数据进行地面分割; s2、对地物点聚类; s3、对聚类后的点云数据进行点云语义分割; s4、对语义分割结果进行插值优化。 本发明还提供一种基于dbscan聚类的城市道路环境下的点云语义分割系统,包括以下模块: ...
本发明提出一种基于聚类的点云分割方法及系统,包括计算每个点的法向量,平面曲率和相容集,首先对输入的点云构建kd tree,然后对每一个点利用周围最邻近的K个点拟合得到该点的法向量和平面曲率;对点云进行聚类,构建链接表和聚类中心表,得到所有聚类的集合;面片处理,包括以构建初始面片,包括对于聚类的集合中的每一个...
本发明公开的一种基于谱聚类的点云数据分割方法,包括以下步骤:读取输入的点云数据集合和聚类个数;对点云数据集合的坐标进行归一化处理,得到归一化坐标;通过归一化坐标,构造相似矩阵,计算Laplacian矩阵L,并计算最小的m+2个特征值及其对应的特征向量f;将各个特征向量f组成的矩阵按行标准化,得到特征矩阵F;将特征矩阵F...