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標簽 > 點云
在逆向工程中通過測量儀器得到的產(chǎn)品外觀表面的點數(shù)據(jù)集合也稱之為點云,通常使用三維坐標測量機所得到的點數(shù)量比較少,點與點的間距也比較大,叫稀疏點云;而使用三維激光掃描儀或照相式掃描儀得到的點云,點數(shù)量比較大并且比較密集,叫密集點云。
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匹配器 2.1 ICP點云精配準 template typename PointCloudPtr > bool ex_segmentor::icp_re...
最近在看PCL濾波配準等操作,之前在自動駕駛-激光雷達預處理/特征提取和提到了一些濾除點云等操作,但是最近作者發(fā)現(xiàn)里面還有一些配準的方法還沒有提到,所以...
激光雷達作為自動駕駛最常用的傳感器,經(jīng)常需要使用激光雷達來做建圖、定位和感知等任務。 而這時候使用降低點云規(guī)模的預處理方法,可以能夠去除無關區(qū)域的點以及...
現(xiàn)有方法往往是:用一個2D特征提取網(wǎng)絡提取圖像特征;用一個3D特征提取網(wǎng)絡提取點云特征;然后根據(jù)pixel-to-point對應關系真值通過Metric...
CVPR2023 I BUFFER:點云配準中卓越精度、高效性和泛化性的完美平衡
總體而言,現(xiàn)有基于對應關系方法的局限性在于兩個方面。首先,目前還沒有統(tǒng)一、高效、通用的特征學習框架。許多 patch-wise 方法通常采用復雜的網(wǎng)絡和...
(i)實例分割 :定義將每個點分配給某個片段 k{1 ...K} 的可能性,其中每個片段都是擠壓柱面(ii) 基礎桶分割:實例化為 ,表示桶點,表示底座...
2023-10-12 標簽:編碼器3D神經(jīng)網(wǎng)絡 948 0
粗配準就是再兩個點云還差得十萬八千里、完全不清楚兩個點云的相對位置關系的情況下,找到一個這兩個點云近似的旋轉(zhuǎn)平移矩陣(不一定很精確,但是已經(jīng)大概是對的了)。
0參數(shù)量+0訓練,3D點云分析方法Point-NN刷新多項SOTA
首先,我們可以通過插入簡單的線性層,來構(gòu)建 Point-NN 的參數(shù)化網(wǎng)絡,Point-PN。由于 Point-NN 具有強大的非參數(shù)基礎,所構(gòu)建出的 ...
蔚來自研激光雷達主控芯片NX6031V10面世 一年可收回研發(fā)成本
蔚來自研激光雷達主控芯片NX6031V10面世 一年可收回研發(fā)成本 蔚來自研激光雷達主控芯片NX6031V10面世了,預計10月正式量產(chǎn)。在NIO IN...
北京大學等提出HandTrackNet:點云序列中手物交互的位姿追蹤與重建
除此之外,我們首次提出了一個基于點云的手部姿勢跟蹤網(wǎng)絡,HandTrackNet,以追蹤幀間手部關節(jié)的運動。HandTrackNet 建立在 Point...
功能目標是基于點云的軌跡引導,即無論待引導物體以何種位姿擺放(要求該位姿在機械臂的行程范圍內(nèi)),視覺系統(tǒng)均能定位到該物體,并引導機械臂按需要的軌跡實現(xiàn)一...
2023-02-09 標簽:相機引導系統(tǒng)點云 1369 0
在二維圖像上,有Harris、SIFT、SURF、KAZE這樣的關鍵點提取算法,這種特征點的思想可以推廣到三維空間。從技術上來說,關鍵點的數(shù)量相比于原始...
2023-01-12 標簽:數(shù)據(jù)處理PCL點云 5365 0
自動駕駛領域的下游任務,我認為主要包括目標檢測、語義分割、實例分割和全景分割。其中目標檢測是指在區(qū)域中提取目標的候選框并分類,語義分割是對區(qū)域中不同類別...
2022-12-14 標簽:圖像數(shù)據(jù)集點云 3282 0
Fig1展示了我們的FIRE-Net的整體流程。簡要地說,我們的網(wǎng)絡的輸入包括源和目標原始點云。組合特征編碼器(CFE)首先提取源和目標的初始特征,將所...
點云配準過程就是求一個兩個點云之間的旋轉(zhuǎn)平移矩陣(rigid transform or euclidean transform 剛性變換或歐式變換),將...
解決由激光雷達線數(shù)差異導致的三維目標檢測域適應問題
激光雷達雖然可以提供準確的三維信息,但價格也是昂貴的,尤其是高線數(shù)激光雷達。因此在一些較低成本的產(chǎn)品中,例如清潔機器人和無人配送車,無法部署高線數(shù)雷達。
X,Y是作為圖像的行列坐標,Z是實數(shù)(表示的是深度/高度),而不是灰度,因為灰度值是0——255之間的整數(shù);
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