基于RANSAC三维点云的平面提取算法

针对三维激光扫描点云的表面特征获取时间长,提取效果与减少运行时间不能兼得的问题,本文基于随机抽样一致算法(RANSAC)提出一种自动快速识别点云平面特征的算法。通过对RANSAC算法进行改进,提出基于迭代采样子集判断优化的方法,能够快速准确地识别并提取物体的平面特征。实验结果表明,本算法能有效准确地找到扫描物的平面。     

基于点云处理的QFP芯片引脚三维测量

为了避免利用2D图像提取特征点并进行三维重建的烦琐,同时满足芯片引脚3D测量指标的高精度要求,采用点云处理技术,提出一种基于法向量差异的点云水平校准方法,将该方法与最小外包围盒算法相结合来剔除芯片内部引脚点云.对剩余点云进行聚类分割后,利用采样一致性算法对芯片各外部引脚、上下表面进行平面方程参数拟合并求解各引脚区域的中...     

结合平面模型与区域增长的矿石点云分割

为了解决传统固定式破碎机在矿山井下利用石块三维信息来实现自动碎石的过程中出现的石块点云过拟合成平面,造成石块三维信息缺失的情况。文章提出了基于背景模型的方法获取石块的三维信息。利用破碎区域石块背景的不变性,将获取的石块点云与背景比较并过滤掉背景部分,最后利用区域增长算法对石块点云分割。实验结果表明,相比于基于平面模型与区域增长法,改进后的分割方法效果与鲁棒性更高。     

基于最小割的彩色点云分割

提出一种基于最小割的彩色点云分割算法,首先找到彩色点云中每个点的临近点,然后与父点连接,再找到距离最近的2个块并连接,重复连接距离最小的2个块,直到只剩1个块,从而生成1张点云图.根据2点之间的欧氏距离和颜色空间距离设置2点连线的权值,当选择待分割点后根据设定的阈值大小和分割范围,查找被选点分割范围内的所有符合条件的点,然后通过区域生长算法对符合条件的点进行生长,进而得到颜色相近的三维连通区域.实验证明所提方法可行,可有效解决三维分割中连通性的问题.     

一种基于动态点云的三维监控与压缩系统

动态点云能准确表达三维空间位置关系,相较于二维影像,在目标检测、人脸识别以及可视化等方面具有更好的表现,因此动态点云在视频监控领域具有较大应用前景。基于所提出的改进的动态点云编解码框架,实现一种基于动态点云的三维实时监控与压缩系统。首先,通过ZED 2i双目相机进行点云视频获取,以Jetson Nano作为数据处理器,应用基于统计学的滤波算法实现离群点与噪声的去除。其次,依据监控场景的静动特性进行前后景分割,分别应用提出的改进算法和PCL库的压缩算法进行编码。实验表明,在监控场景下,获取的动态点云序列取得了较好的主观效果的同时,实现了点云数据的高效压缩。     

基于平面拟合及残差预测的点云压缩方法

激光雷达点云数据三维表征能力出色,但其庞大的数据量给其存储及传输带来了挑战。基于平面拟合的点云压缩将三维点云转换为二维距离图,并使用空间平面拟合坐标点,在一定误差和精度的条件下能够有效降低单帧点云的空间冗余。针对该方法在复杂场景和高拟合精度情况下非拟合点过多导致压缩性能降低的问题,提出了使用残差预测处理未拟合点数据,进一步提升了压缩率。详细介绍了平面拟合残差预测的工作原理及压缩处理框架,使用对称最近邻均方差和位姿估计,从数据误差和应用精度两个方面评估比较不同压缩算法的性能,验证了残差预测对压缩性能提升的有效性。     

基于深度学习的三维点云语义分割方法综述

随着激光雷达,RGB-D相机等3D传感器在机器人,无人驾驶,VR领域的广泛应用,深度学习在三维点云数据的研究进几年来得到了广泛关注.其中点云识别、分割、成为学术界、工业界的热门话题之一.深度学习技术的发展在点云的语义分割领域提供了新的可能性.文章着重介绍这一主题的相关研究,主要从基于多视图,基于体素,基于树和对点的直接...     

视频点云压缩基于增强数据相关性的帧间编码改进方法

基于视频的点云压缩（V-PCC）在相邻帧对应的相似3D点云发生旋转时,旋转后的点云投影平面会发生变化,从而导致投影后的像素产生较大差异并减弱点云帧间的相关性,且点云采集时掺杂的噪点也容易影响编码效果。本文提出了一种基于增强数据相关性的帧间编码改进方法,其采用基于统计的方法去除离群点,并计算点云帧之间的相对运动,通过采用基于运动一致性的二叉树分割方法分割,对分割后的点云采用基于NDT粗配准和ICP精细配准的方法估计点云的运动信息,使用基于法向量双线性平滑的方法平滑点云,最后对平滑后的点云序列使用V-PCC编码。     

基于Transformer的道路场景点云分类与分割方法

针对多目标识别过程中点云分类和分割精度不高的问题,提出了一种基于改进Transformer模型的点云分类与分割方法DRPT(Double randomness Point Transformer),该方法在Transformer模型卷积投影层创建新的点嵌入,利用局部邻域的动态处理在数据特征向量中持续增加全局特征属性,从而提高多目标识别中点云分类和分割的精度。实验中采用了标准基准数据集(ModelNet40、ShapeNet部分分割和SemanticKITTI场景语义分割数据集)以验证模型的性能,实验结果表明：DRPT模型的pIoU值为85.9%,比其他模型平均高出3.5%,有效提高了多目标识别检测时点云分类与分割精度,是对智能网联技术发展的有效支撑。     

An Approach for Segmentation of Airborne Laser Point Clouds Utilizing Scan‐Line Characteristics

In this study, we suggest a new segmentation algorithm for processing airborne laser point cloud data which is more memory efficient and faster than previous approaches. The main principle is the reading of data points along a scan line and their direct classification into homogeneous groups as a single process. The results of our experiments demonstrate that the algorithm runs faster and is more memory efficient than previous approaches. Moreover, the segmentation accuracy is generally acceptable.     

Non‐resonant Element in Slotted Ground Plane for Multiband Antenna Operation

New ways of achieving small, multiband, multifunctional, and standard solutions for mobile handset antennas are demanded in the current wireless market. A non‐resonant element of , a matching network, and a slotted ground plane are proposed to satisfy mobile market demands that require multiband operation and small antenna solutions. The main advantage of the proposed design is that with only one non‐resonant element of considerably small size (0.015λ, 900 MHz), the handset is capable of providing operation at mobile bands.     

一种新的点云拼接算法

迭代最近点(ICP)算法广泛运用于三维点云数据的多视拼接,其精度和迭代收敛性严重依赖于待拼接数据的初始拼接位置,这就决定ICP只能是一个性能优越的精确拼接算法。粗拼接算法旨在为ICP提供一个良好的初始拼接位置。基于信息论中熵的概念,分析了点云的空间分布规律与所处位置的关系,在此基础上提出了一种新的粗拼接算法—迭代最小空间分布熵法。实验表明,该算法有效可行,可以提供很好的初始拼接位置,在误差允许范围内,该算法可以直接实现点云拼接。     

A 42‐GHz Wideband Cavity‐Backed Slot Antenna with Thick Ground Plane

We investigate the characteristics of a wideband and high‐gain cavity‐backed slot antenna in terms of the reflection coefficients, radiation patterns, and gain. A cavity‐backed slot antenna structure includes baffles, reflectors, and thick ground planes. The measured gain and bandwidth of a 10‐dB return loss in a cavity‐backed 2 × 2 array slot antenna with h₁=2 mm, d = 2 mm are 15.5 dBi and nearly 27% respectively, at 42 GHz. Baffles and reflectors are used to increase antenna gain, thus reducing the coupling among the slots on the thick ground plane.     

高阻表面交指形电容设计公式的改进

本文采用保角变换法和电容拼接技术对交指形电容进行精确的计算,对交指形高阻表面光子晶体设计公式进行了改进.该计算模型适用于宽范围的介电常数和介质层厚度,各指长度和缝隙宽度可以不同,并且很容易扩展到多层介质以及有覆盖层的情况.设计了三个光子晶体例子,对其表面波特性进行了模拟和测试,得出交指电容值,证明本文给出的计算公式更准确.     

网孔状地参考面上高速互连的信号完整性分析

本文主要基于实验研究,并结合三维全波电磁和电路系统仿真在频域和时域对高速多层PCB板中网孔状接地层或电源层上高速互连的信号完整性性能进行了测试和仿真分析,并对网孔状地参考面的周期性结构所呈现的频率带通(带阻)特性进行了理论分析.指出,参考面中的网孔会对跨越网孔的信号线传输特性产生较大扰动,甚至在信号频谱范围内产生局部的阻带,影响高速信号传播.最后,给出了网孔状地参考面高速互连的设计规则.     

一种起点预测的十字形快速运动估计算法

基于时运动矢量概率分布的方向性中心偏移特性和起点预测搜索技术的研究,提出了一种起点预测的十字形快速运动估计算法(IPPAFA),在保持搜索精度的同时有效降低了计算复杂度。实验结果表明,在图像质量几乎不下降的情况下,与钻石搜索算法(DS)和运动矢量场自适应搜索算法(MVFAST)相比,该算法在速度和准确性方面都优于传统的快速运动估计算法。     

基于点云簇组合特征的激光雷达地面分割方法

针对三维激光雷达在地面分割过程中存在分割不足和过分割的问题,提出一种基于点云簇组合特征的激光雷达地面分割方法.首先将三维点云投影到扇形栅格中进行连通域聚类,将梯度相差较小的栅格聚为一类.然后根据路面点云符合平面和直线几何特征的特点,对每一簇进行特征值计算以挑选路面栅格簇的候选簇,接着对其进行径向方向上的梯度检查以剔除误...     

道路三维点云多特征卷积神经网络语义分割方法

针对道路场景下三维激光点云语义分割精度低的问题,提出了一种基于卷积神经网络并结合几何点云多特征的端到端的语义分割方法。首先,通过球面投影构造出点云距离、相邻夹角及表面曲率等特征图像,以便于应用卷积神经网络;接着,利用卷积神经网络对多特征图像进行语义分割,得到像素级的分割结果。所提方法将传统点云特征融入到卷积神经网络中,提升了语义分割效果。使用KITTI点云数据集进行测试,结果表明:所提三维点云多特征卷积神经网络语义分割方法的效果优于SqueezeSeg V2等没有结合点云特征的语义分割方法;与SqueezeSeg V2网络相比,所提方法对车辆、自行车和行人分割的精确率分别提高了0.3、21.4、14.5个百分点。     

基于倾斜地面上树干电磁散射模型的研究

本文用有限长多层介质圆柱模拟实际的树干。通过迭代方法求得列限长介质圆柱的散射场系数,在电大尺寸下,用无限长介质圆柱的内场代替有限长介质圆柱内场,根据等效原理,在远场挖下,由苦难 等效表面电流源和磁流源求得有限长介质圆柱的散射矩阵。在考虑地面有一定倾角的情况下,分析了树干表导民参数以及由于倾斜 的地面对其散射特性的影响,并发现了文献「１」中没有给出的新现象。