基于二维截面筛选标记的点云简化方法研究.pptx

路面点云的并行简化研究.pptx 路面点云的并行简化研究汇报人：2024-01-06 引言路面点云数据获取与处理并行计算理论与技术基础路面点云并行简化算法研究实验结果与分析结论与展望目录CONTENT 引言01 三维激光扫描技术的普及01随着三维激光扫描技术的快速发展，获取大规模、高密度的路面点云数据变得更加便捷，为道路设计、施工和养护提供了丰富的数据源。点云数据处理的挑战02大规模点云数据处理对计算资源和时间成本提出了更高要求，传统的串行处理方法已无法满足实际需求，因此研究并行处理技术具有重要意义。路面点云简化的需求03路面点云数据中往往包含大量冗余信息，通过简化处理可以在保证数据精度的同时，降低数据规模，提高处理效率，为后

2024-07-09 约3.4千字 27页立即下载

基于点云的破片穿孔检测方法研究.docx 基于点云的破片穿孔检测方法研究 一、引言随着现代工业的快速发展，产品质量检测成为了制造业中不可或缺的一环。在众多检测手段中，基于点云的破片穿孔检测方法因其高精度、高效率的特点，受到了广泛关注。本文旨在研究基于点云的破片穿孔检测方法，为工业生产中的产品质量控制提供技术支持。二、点云数据处理基础点云数据是三维扫描技术获取的物体表面大量的点的集合。在破片穿孔检测中，首先要对点云数据进行预处理，包括去噪、配准、切片等操作，以便后续的检测和分析。点云数据的处理需要借助于专业的软件和算法，以保证数据的准确性和可靠性。三、破片穿孔检测方法 基于点云的破片穿孔检测方法主要包括以下步骤： 1.建立标准模

2025-04-23 约4.08千字 8页立即下载

基于Transformer3D点云场景流估计方法研究.pdf 基于Transformer的多尺度3D点云场景流估计方法研究 摘要深度学习在人工智能领域扮演重要角色，尤其是在处理三维空间中物体运动信息方面。场景流估计是从连续图像或点云数据中推断物体运动轨迹的技术，包括2.5D和 3D点云场景流估计。然而，2.5D场景流估计受到光照、阴影等因素影响，难以提供准确运动估计。随着场景流估计技术的发展，从点云序列中重建场景信息成为可能。目前，许多具有实际价值的3D点云场景流估计网络得到广泛应用。然而，点云数据的无序性和局部密度的不均匀性给3D场景流估计带来了挑战。之前的方法提取的特征缺乏可辨别性，难以捕捉场景流微妙变化，影响了对物体运动或位置变化的准

2025-04-20 约11.03万字 69页立即下载

基于三维点云的岸堤检测方法研究.docx 基于三维点云的岸堤检测方法研究 一、引言随着三维点云技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越广泛。其中，基于三维点云的岸堤检测方法研究具有重要的实际意义。本文旨在研究并探讨基于三维点云的岸堤检测方法，以提高岸堤检测的准确性和效率，为相关领域提供理论支持和技术指导。二、研究背景及意义岸堤检测是水利工程、地质灾害监测、环境监测等领域的重要任务之一。传统的岸堤检测方法主要依赖于人工巡视和实地测量，这种方式不仅效率低下，而且容易受到人为因素和自然环境的影响。随着三维点云技术的不断发展，利用三维点云数据进行岸堤检测已成为一种新的趋势。基于三维点云的岸堤检测方法具有以下优点：首先，可以提高检测效率

2025-05-08 约4.52千字 10页立即下载

基于点云的3D目标检测方法研究.pdf 基于点云的3D目标检测方法研究 摘要近年来，随着自动驾驶领域的不断发展，传统的基于图像的2D目标检测算法已经无法满足该领域的需要，因此，基于激光雷达点云的三维目标检测算法受到了广泛关注，原因是激光点云很好地保留了三维场景中目标的几何信息、深度特征等，能够实现在三维场景中直接对目标进行检测。针对图像中目标的形状和尺度多变的问题，对基于可变形卷积运算的图像特征提取方法展开了研究，实现了对图像目标特征的自适应提取。针对图像特征缺乏目标的各种尺度信息、空间分布信息、与目标检测任务不兼容的问题，本文对多尺度注意力、空间注意力、通道注意力展开了研究，实现了对图像特征的信息优化。针对点云特征

2025-05-21 约10.09万字 67页立即下载

一种基于多层跳序树结构的变分辨率点云简化方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113342999 B (45)授权公告日 2022.08.05 (21)申请号 202110496447.2 (56)对比文件

2023-06-16 约1.83万字 14页立即下载

一种基于二维激光雷达生成三维点云数据的方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113359105 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110660095.X G01S 17/88 (2006.01)

2023-06-19 约1.19万字 11页立即下载

基于深度学习的弱监督三维点云语义分割方法研究.docx 基于深度学习的弱监督三维点云语义分割方法研究 一、引言近年来，随着三维传感器技术的发展和广泛应用，三维点云数据逐渐成为计算机视觉领域的重要研究对象。其中，三维点云语义分割是计算机视觉中的一项关键任务，旨在将点云数据中的不同物体或部分进行准确划分。然而，由于三维点云数据的复杂性和稀疏性，实现准确的语义分割仍是一个具有挑战性的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于深度学习的弱监督三维点云语义分割方法。二、相关工作回顾传统的三维点云语义分割方法主要依赖于几何特征、空间分布和局部上下文等信息。然而，这些方法在处理复杂场景时往往难以取得理想的效果。近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究

2025-02-20 约4.65千字 9页立即下载

基于深度学习的三维点云配准方法研究.docx 基于深度学习的三维点云配准方法研究 一、引言随着深度学习技术的飞速发展，其在三维点云处理领域的应用逐渐成为研究热点。三维点云配准作为三维重建、机器人导航和自主驾驶等领域的核心技术，其准确性和效率对于提升系统性能至关重要。本文旨在研究基于深度学习的三维点云配准方法，以提高配准精度和速度。二、三维点云配准背景及意义三维点云配准是指将不同视角、不同时间或不同条件下获取的三维点云数据进行空间对齐，以实现场景或物体的精确重建。传统的配准方法主要依赖于人工特征提取和匹配，但这些方法往往受到噪声、光照、遮挡等因素的影响，导致配准精度和鲁棒性不足。而基于深度学习的配准方法可以自动学习点云数据的特征表示，

2025-03-09 约4.84千字 10页立即下载

基于特征的3D点云物体识别方法研究.docx PAGE 39 基于特征的3D点云物体识别方法研究 摘要计算机视觉一直是一个重要的研究领域。在过去的几十年里，基于2D图像的物体识别技术已经成为了一个相对成熟的领域。而近些年来，随着低成本3D获取设备的出现，基于3D点云的物体识别开始成为新的研究热点。在工业生产中，码垛和上料等工作往往需要人工将工件整齐地码放到机械手预设的轨迹上，随着近些年人力成本的不断增加，对能够自动识别工件、获得工件位姿的机械手的需求越发迫切。使用3D点云进行物体识别可以分为两种方式：基于局部特征和基于全局特征。前者的位姿估计较后者更加准确，但其识别速度往往比较慢，而后者的主要优势是计算量小，因而识别速度更快，但其位

2023-11-27 约2.95万字 43页立即下载

基于FPGA三维点云数据采集方法研究与实现.pdf 摘要随着经济的飞速发展，智能制造企业对于产品的生产要求不断提高，产品制造的复杂性也不断增加，传统的二维测量方式已经无法满足新的工业需求。三维测量技术快速发展，其相关产品的应用能够提高工业生产效率，提升产品质量。本文围绕基于FPGA三维点云数据采集方法开展研究，该方法为三维建模、测量等应用提供基础数据，主要研究内容如下：（1）构建三维点云数据采集系统，分析FPGA开发相关技术。根据三维点云测量的数据需求，以直射式激光三角法为基础构建三维点云数据采集系统，描述系统构成、三维数据获取装置以及FPGA内部模块的功能与作用。从时序分析、综合优化和AXI接口技术三个方面，分析FPGA开发过

2025-03-25 约12.84万字 86页立即下载

《基于激光点云数据的果树三维重建方法研究》.docx 《基于激光点云数据的果树三维重建方法研究》一、引言随着三维重建技术的快速发展，激光点云数据在果树种植与农业研究领域的应用日益广泛。果树作为农业的重要组成部分，其生长状况的准确监测与评估对于提高产量、优化种植结构具有重要意义。本文旨在研究基于激光点云数据的果树三维重建方法，为果树种植的智能化、精准化管理提供技术支持。二、激光点云数据获取与处理 1.数据获取激光点云数据是通过激光扫描仪对果树进行扫描，获取的大量空间坐标数据。在获取数据时，需保证扫描范围全面覆盖果树，以确保数据的准确性。此外，还需考虑光照、天气等因素对数据获取的影响。 2.数据处理获取的激光点云数据需要进行预处理，包括

2025-01-14 约8.83千字 17页立即下载

基于深度学习的叶菜类植物点云分割方法研究与实现.docx 基于深度学习的叶菜类植物点云分割方法研究与实现一、引言随着科技的不断发展，计算机视觉与深度学习在农业自动化与智能化的应用上逐渐成为研究热点。特别是在植物生长过程中，如何通过计算机技术进行精准的点云分割与识别，是提升农业产量的关键。本文旨在探讨基于深度学习的叶菜类植物点云分割方法的研究与实现，以期为现代农业技术的进一步发展提供支持。二、研究背景与意义随着三维点云技术的普及，其在植物生长监测、植物表型分析等领域的应用日益广泛。叶菜类植物的点云分割是实现自动种植、精确管理和表型分析的重要步骤。因此，本研究通过对叶菜类植物点云分割的深度学习方法的探索与实现，可以有效地提高植物生长的监测精度，优

2025-01-25 约4.38千字 9页立即下载

基于深度学习的三维点云分类与分割方法研究.docx 基于深度学习的三维点云分类与分割方法研究 一、引言随着深度学习技术的不断发展，其在三维点云处理领域的应用逐渐受到广泛关注。三维点云数据在许多领域如机器人导航、自动驾驶、三维重建等具有重要应用价值。然而，由于三维点云数据具有无序性、不规则性以及高维度等特点，其处理和分析一直是一个具有挑战性的问题。本文旨在研究基于深度学习的三维点云分类与分割方法，以期为相关领域的研究和应用提供理论依据和技术支持。二、相关工作在三维点云处理领域，传统的分类与分割方法主要依赖于手工特征提取和基于几何的方法。然而，这些方法往往难以处理复杂的场景和大规模的数据集。近年来，随着深度学习技术的崛起，许多研究者开始将深度

2025-02-14 约4.01千字 8页立即下载

基于三维点云的消防接口位姿估计方法研究.docx 基于三维点云的消防接口位姿估计方法研究 一、引言随着三维点云技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越广泛。消防救援工作中，设备的快速定位与对接至关重要。本文针对消防接口的位姿估计问题，提出了一种基于三维点云的处理方法。该方法能够有效地对消防接口进行定位和姿态估计，提高消防救援工作的效率和安全性。二、背景及意义在消防救援过程中，设备接口的快速准确对接是保证救援工作顺利进行的关键。传统的位姿估计方法往往依赖于人工操作或简单的机械装置，存在效率低下、误差较大等问题。而基于三维点云的位姿估计方法，可以有效地解决这一问题。通过获取设备接口的三维点云数据，可以精确地估计接口的位姿，为消防救援工作提供

2025-02-15 约4.65千字 10页立即下载