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標(biāo)簽 > 點(diǎn)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(diǎn)數(shù)據(jù)集合也稱之為點(diǎn)云,通常使用三維坐標(biāo)測量機(jī)所得到的點(diǎn)數(shù)量比較少,點(diǎn)與點(diǎn)的間距也比較大,叫稀疏點(diǎn)云;而使用三維激光掃描儀或照相式掃描儀得到的點(diǎn)云,點(diǎn)數(shù)量比較大并且比較密集,叫密集點(diǎn)云。
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匹配器 2.1 ICP點(diǎn)云精配準(zhǔn) template typename PointCloudPtr > bool ex_segmentor::icp_re...
最近在看PCL濾波配準(zhǔn)等操作,之前在自動駕駛-激光雷達(dá)預(yù)處理/特征提取和提到了一些濾除點(diǎn)云等操作,但是最近作者發(fā)現(xiàn)里面還有一些配準(zhǔn)的方法還沒有提到,所以...
激光雷達(dá)作為自動駕駛最常用的傳感器,經(jīng)常需要使用激光雷達(dá)來做建圖、定位和感知等任務(wù)。 而這時(shí)候使用降低點(diǎn)云規(guī)模的預(yù)處理方法,可以能夠去除無關(guān)區(qū)域的點(diǎn)以及...
預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)散大模型取得點(diǎn)云-圖像配準(zhǔn)SoTA!
現(xiàn)有方法往往是:用一個(gè)2D特征提取網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征;用一個(gè)3D特征提取網(wǎng)絡(luò)提取點(diǎn)云特征;然后根據(jù)pixel-to-point對應(yīng)關(guān)系真值通過Metric...
CVPR2023 I BUFFER:點(diǎn)云配準(zhǔn)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(yīng)關(guān)系方法的局限性在于兩個(gè)方面。首先,目前還沒有統(tǒng)一、高效、通用的特征學(xué)習(xí)框架。許多 patch-wise 方法通常采用復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)和...
2023-10-16 標(biāo)簽:算法深度學(xué)習(xí)點(diǎn)云 999 0
(i)實(shí)例分割 :定義將每個(gè)點(diǎn)分配給某個(gè)片段 k{1 ...K} 的可能性,其中每個(gè)片段都是擠壓柱面(ii) 基礎(chǔ)桶分割:實(shí)例化為 ,表示桶點(diǎn),表示底座...
2023-10-12 標(biāo)簽:編碼器3D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 607 0
三維點(diǎn)云配準(zhǔn)過程詳解:算法原理及推導(dǎo)
粗配準(zhǔn)就是再兩個(gè)點(diǎn)云還差得十萬八千里、完全不清楚兩個(gè)點(diǎn)云的相對位置關(guān)系的情況下,找到一個(gè)這兩個(gè)點(diǎn)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)。
該方法具體通過六個(gè)步驟實(shí)現(xiàn):圖像的采集、系統(tǒng)相機(jī)標(biāo)定、特征模板匹配、圖像處理、三維仿真匹配以及三維重建。首先,通過兩個(gè)相機(jī)于不同位置對待測物體進(jìn)行圖像信...
三維場景理解與重建技術(shù)主要包含場景點(diǎn)云特征提取、掃描點(diǎn)云配準(zhǔn)與融合、場景理解與語義分割、掃描物體點(diǎn)云補(bǔ)全與細(xì)粒度重建等,在處理真實(shí)掃描場景時(shí),受到掃描設(shè)...
0參數(shù)量+0訓(xùn)練,3D點(diǎn)云分析方法Point-NN刷新多項(xiàng)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(luò),Point-PN。由于 Point-NN 具有強(qiáng)大的非參數(shù)基礎(chǔ),所構(gòu)建出的 ...
蔚來自研激光雷達(dá)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(dá)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(dá)主控芯片NX6031V10面世了,預(yù)計(jì)10月正式量產(chǎn)。在NIO IN...
北京大學(xué)等提出HandTrackNet:點(diǎn)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(gè)基于點(diǎn)云的手部姿勢跟蹤網(wǎng)絡(luò),HandTrackNet,以追蹤幀間手部關(guān)節(jié)的運(yùn)動。HandTrackNet 建立在 Point...
功能目標(biāo)是基于點(diǎn)云的軌跡引導(dǎo),即無論待引導(dǎo)物體以何種位姿擺放(要求該位姿在機(jī)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(dǎo)機(jī)械臂按需要的軌跡實(shí)現(xiàn)一...
2023-02-09 標(biāo)簽:相機(jī)引導(dǎo)系統(tǒng)點(diǎn)云 1058 0
十大點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)和點(diǎn)云應(yīng)用匯總
在二維圖像上,有Harris、SIFT、SURF、KAZE這樣的關(guān)鍵點(diǎn)提取算法,這種特征點(diǎn)的思想可以推廣到三維空間。從技術(shù)上來說,關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)量相比于原始...
2023-01-12 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)處理PCL點(diǎn)云 4022 0
自動駕駛領(lǐng)域的下游任務(wù),我認(rèn)為主要包括目標(biāo)檢測、語義分割、實(shí)例分割和全景分割。其中目標(biāo)檢測是指在區(qū)域中提取目標(biāo)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(biāo)簽:圖像數(shù)據(jù)集點(diǎn)云 2745 0
點(diǎn)云配準(zhǔn)任務(wù)中的點(diǎn)特征與一般點(diǎn)特征的區(qū)別在哪里?
Fig1展示了我們的FIRE-Net的整體流程。簡要地說,我們的網(wǎng)絡(luò)的輸入包括源和目標(biāo)原始點(diǎn)云。組合特征編碼器(CFE)首先提取源和目標(biāo)的初始特征,將所...
三維點(diǎn)云配準(zhǔn)的相關(guān)知識學(xué)習(xí)技巧
點(diǎn)云配準(zhǔn)過程就是求一個(gè)兩個(gè)點(diǎn)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...
2022-12-02 標(biāo)簽:ICP點(diǎn)云配準(zhǔn)點(diǎn)云 1924 0
解決由激光雷達(dá)線數(shù)差異導(dǎo)致的三維目標(biāo)檢測域適應(yīng)問題
激光雷達(dá)雖然可以提供準(zhǔn)確的三維信息,但價(jià)格也是昂貴的,尤其是高線數(shù)激光雷達(dá)。因此在一些較低成本的產(chǎn)品中,例如清潔機(jī)器人和無人配送車,無法部署高線數(shù)雷達(dá)。
X,Y是作為圖像的行列坐標(biāo),Z是實(shí)數(shù)(表示的是深度/高度),而不是灰度,因?yàn)榛叶戎凳?——255之間的整數(shù);
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