一种基于头部特征的点云配准算法.pdf

基于特征聚合差异学习的点云配准算法研究.docx 基于特征聚合差异学习的点云配准算法研究一、引言 点云配准是计算机视觉和三维重建领域的重要技术之一，其目标是将来自不同视角的点云数据进行空间对齐，以实现三维场景的完整重建。随着深度学习和人工智能技术的快速发展，基于特征学习的点云配准算法逐渐成为研究热点。本文旨在研究基于特征聚合差异学习的点云配准算法，通过提取并融合多尺度特征，利用差异学习提升配准精度，以期为三维重建领域提供新的技术手段。二、相关工作在过去的几十年里，点云配准技术取得了显著的发展。传统的配准方法主要依赖于手工设计的特征描述符和对应的优化算法，如ICP（迭代最近点）算法等。然而，这些方法在处理复杂场景时往往存在局限性。近年来，

2025-04-22 约3.79千字 8页立即下载

2025-04-27 约4.93万字 84页立即下载

一种基于IHarris-TICP算法的三维点云配准方法.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 112819869 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110088858.8 (22)申请日 2021.01.22 (71)申请人辽宁工程技术大学地址

2023-06-04 约1.37万字 13页立即下载

基于对应选择的点云配准算法研究.docx 基于对应选择的点云配准算法研究一、引言 点云配准是计算机视觉和三维重建领域中的一项关键技术。随着三维扫描设备和技术的发展，点云数据在许多领域得到了广泛应用，如机器人导航、地形测量、逆向工程等。点云配准的目标是将不同时间、不同视角或不同来源的点云数据进行空间上的对齐，以获得完整的三维模型。本文将重点研究基于对应选择的点云配准算法，探讨其原理、方法及优势。二、点云配准算法概述 点云配准算法主要分为两大类：基于全局的配准算法和基于局部的配准算法。其中，基于对应选择的点云配准算法属于后者的一种。该类算法主要通过提取点云数据中的特征，建立特征之间的对应关系，然后根据对应关系进行配准。其核心思想是先通

2025-06-06 约4.54千字 9页立即下载

基于对应选择的点云配准算法研究.docx 基于对应选择的点云配准算法研究一、引言 点云配准是计算机视觉和三维重建领域的重要技术之一。在各种应用中，如机器人导航、地形测绘、逆向工程等，点云配准都发挥着关键作用。随着技术的发展，对应选择的点云配准算法因其高精度和效率逐渐成为研究的热点。本文将重点研究基于对应选择的点云配准算法，并探讨其在实际应用中的效果。二、点云配准技术概述 点云配准，即将两个或多个点云数据集进行空间上的对齐，使其具有一致的坐标系统。其主要目的是通过一系列的变换操作（如旋转、平移等），使得两个或多个点云数据集在空间位置上达到最佳的匹配。传统的点云配准方法主要包括基于全局的配准方法和基于局部的配准方法。然而，这些方法在

2025-06-10 约4.47千字 9页立即下载

一种基于非局部操作的点云配准方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112991407 B (45)授权公告日 2022.06.28 (21)申请号 202110358528.6 G06N 3/04 (2006.01)

2023-06-09 约1.04万字 9页立即下载

点云配准算法.pptx 点云配准算法主讲人：目录01点云配准概述02多尺度特征提取03动态融合机制04点云配准技术05算法实现与优化06未来研究方向 点云配准概述01 配准算法定义点云配准算法依赖于数学模型，如变换矩阵，以实现不同点云数据间的几何对齐。点云配准算法的数学基础01点云配准算法主要分为迭代最近点(ICP)、全局配准和基于特征的配准等类型。配准算法的分类02算法的精度、鲁棒性、计算效率和适用范围是评估点云配准算法性能的关键指标。配准算法的性能指标03 配准算法重要性点云配准算法能够将来自不同视角或时间点的点云数据对齐，从而提高数据融合的精度。提高数据融合精度01通过精确的点云配准，可以增强三维模型的重建质

2025-01-21 约6.46千字 74页立即下载

一种基于GPU的NDT点云配准算法、装置及电子设备.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 112837354 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110145479.8 G06T 3/60 (2006.01)

2023-06-05 约2.15万字 15页立即下载

一种基于尺度空间的三维点云数据配准算法.pdf

2018-08-08 约小于1千字 9页立即下载

一种基于改进差分进化算法的文物点云配准方法及系统.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 112991402 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110297306.8 (22)申请日 2021.03.19 (71)申请人西北大学地址 71

2023-06-10 约2.21万字 17页立即下载

基于进化多任务的特征优化点云配准研究.docx 基于进化多任务的特征优化点云配准研究一、引言 点云配准是计算机视觉和机器人技术领域的重要研究方向，广泛应用于三维重建、自主导航、虚拟现实等领域。随着科技的进步，点云数据的获取变得越来越容易，但如何准确、高效地进行点云配准仍然是一个挑战。本文提出了一种基于进化多任务的特征优化点云配准方法，旨在提高配准的准确性和效率。二、背景与相关研究 点云配准的主要目标是确定两个或多个点云数据之间的空间变换关系，以实现精确的配准。传统的配准方法主要依赖于特征提取和匹配，但这些方法在处理大规模、复杂的点云数据时往往存在效率低下、鲁棒性差等问题。近年来，随着深度学习和机器学习技术的发展，基于学习的点云配准方法逐

2025-04-16 约4.17千字 9页立即下载

2025-04-19 约4.22万字 65页立即下载

基于点卷积特征提取网络的点云配准.pdf 基于点卷积特征提取网络的点云配准 摘要近年来，随着激光雷达等采集设备的不断发展，基于三维点云数据的配准研究已经成为主流。三维点云数据在二维图像数据基础上加入了几何形状的深度信息，能最大程度还原三维实景信息。但是由于点云数据本身由多个点组成，具有无序性、稀疏性、不规则分布以及相邻视角扫描点云重叠率低等问题，为点云处理带来困难。利用传统特征提取方法是基于点云几何特征进行编码，效率低且容易受旋转的影响，不能最大程度表征点云特征。相比而言，基于深度学习的点云配准网络精度更高、能表征三维信息且具有很强的鲁棒性和泛化性。但在配准过程中，由于点云数据量规模庞大且包含噪声，且大部分基于深度学习

2025-05-20 约11.41万字 71页立即下载

基于深度学习的三维点云配准算法研究.pdf 基于深度学习的三维点云配准算法研究摘要近年来，三维点云作为一种包含丰富信息的数据表示形式，在自动驾驶、机器人视觉等领域中有广泛的应用，而点云配准则是相关技术的关键环节，同时由于计算机算力的提升，深度学习技术也逐渐应用于诸多领域，通过深度学习方法来完成点云配准任务也成为相关技术研究的重要方向。相较于传统方法，基于深度学习的三维点云配准有着优秀的特征提取能力，配准精度以及泛化性能更高，但是，目前点云配准提取过程中还存在着局部特征的提取与关键点筛选精确性不足、特征提取过程中点的感受野受限、通道注意力不足等问题。本文对基于深度学习的三维点云配准方法进行了研究，具体工作如下：首先，针

2025-04-23 约10.25万字 78页立即下载

基于几何优化和深度学习的三维点云配准算法研究.docx 基于几何优化和深度学习的三维点云配准算法研究一、引言随着三维扫描技术的快速发展，三维点云数据在各个领域得到了广泛应用，如机器人导航、虚拟现实、三维重建等。然而，由于扫描设备的不同、扫描角度的差异以及外部环境的影响，获取的三维点云数据往往存在位置、方向和尺度上的差异，这使得对这些数据进行有效处理和融合变得十分困难。因此，三维点云配准技术显得尤为重要。本文旨在研究基于几何优化和深度学习的三维点云配准算法，以期为相关领域提供有效的解决方案。二、三维点云配准的背景与意义三维点云配准是指将不同时间、不同视角或不同来源获取的三维点云数据进行空间对齐，使它们能够相互匹配。这项技术对于三维模型的重建、

2025-05-19 约4.72千字 9页立即下载