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標(biāo)簽 > 點(diǎn)云
在逆向工程中通過測(cè)量?jī)x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(cè)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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DeepFusion:基于激光雷達(dá)和相機(jī)深度融合的多模態(tài)3D目標(biāo)檢測(cè)
在Waymo Open Dataset上,DeepFusion分別提高了幾種主流的3D檢測(cè)模型的精度,如PointPillars [16]、Center...
2023-03-31 標(biāo)簽:相機(jī)目標(biāo)檢測(cè)激光雷達(dá) 4322 0
總結(jié)!三維點(diǎn)云基礎(chǔ)知識(shí)
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(duì)待測(cè)物體進(jìn)行圖像信...
三維場(chǎng)景點(diǎn)云理解與重建技術(shù)
三維場(chǎng)景理解與重建技術(shù)主要包含場(chǎng)景點(diǎn)云特征提取、掃描點(diǎn)云配準(zhǔn)與融合、場(chǎng)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(chǎng)景時(shí),受到掃描設(shè)...
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(duì)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(duì)的了)。
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(duì)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 1597 0
點(diǎn)云壓縮編碼方案的需求與日俱增,全球最具影響力的MPEG和國內(nèi)外學(xué)者共同致力于研究點(diǎn)云壓縮標(biāo)準(zhǔn)框架,力求建立完善的點(diǎn)云壓縮系統(tǒng),有效應(yīng)對(duì)多源、多尺度場(chǎng)景...
2023-03-16 標(biāo)簽:云計(jì)算人工智能數(shù)據(jù)集 1507 0
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(duì)應(yīng)關(guān)系真值通過Metric...
激光雷達(dá)作為自動(dòng)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...
2023-11-27 標(biāo)簽:傳感器激光雷達(dá)自動(dòng)駕駛 1353 0
首篇!Point-In-Context:探索用于3D點(diǎn)云理解的上下文學(xué)習(xí)
隨著基于廣泛數(shù)據(jù)訓(xùn)練的大模型興起,上下文學(xué)習(xí)(In-Context Learning)已成為一種新的學(xué)習(xí)范式,在自然語言處理(NLP)和計(jì)算機(jī)視覺(CV...
2023-07-13 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集點(diǎn)云 1228 0
但是基于特征點(diǎn)構(gòu)建點(diǎn)云地圖在沒有足夠穩(wěn)定的關(guān)鍵點(diǎn)去檢測(cè)匹配的時(shí)候,比如室內(nèi)場(chǎng)景,往往效果不好。但是這些場(chǎng)景基本都包含豐富的線條,例如在墻壁、窗戶、門或天...
自動(dòng)駕駛的三維點(diǎn)云處理與學(xué)習(xí)立即下載
類別:電子資料 2023-06-06 標(biāo)簽:感知自動(dòng)駕駛點(diǎn)云 324 0
類別:電子資料 2023-06-07 標(biāo)簽:自動(dòng)駕駛點(diǎn)云 196 0
原來,這些都是激光雷達(dá)(LiDAR)點(diǎn)云數(shù)據(jù),每一個(gè)點(diǎn)都包含了三維坐標(biāo)信息,也是我們常說的X、Y、Z三個(gè)元素,有時(shí)還包含顏色信息、反射強(qiáng)度信息、回波次數(shù)信息等。
2020-09-24 標(biāo)簽:測(cè)距系統(tǒng)激光雷達(dá)點(diǎn)云 1.3萬 0
點(diǎn)云綜述以及點(diǎn)云的挑戰(zhàn)與展望
OPALS:維也納技術(shù)大學(xué)攝影測(cè)量研究組開發(fā)的軟件,學(xué)界最好。同樣是底層庫+功能模塊的結(jié)構(gòu),可支持幾乎任何一種激光雷達(dá)數(shù)據(jù),處理效率很高。支持C++/P...
點(diǎn)云概念 點(diǎn)云與三維圖像的關(guān)系:三維圖像是一種特殊的信息表達(dá)形式,其特征是表達(dá)的空間中三個(gè)維度的數(shù)據(jù),表現(xiàn)形式包括:深度圖(以灰度表達(dá)物體與相機(jī)的距離)...
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 5305 0
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);
ICP(Iterative Closest Point迭代最近點(diǎn))算法是一種點(diǎn)集對(duì)點(diǎn)集配準(zhǔn)方法。如下圖所示,PR(紅色點(diǎn)云)和RB(藍(lán)色點(diǎn)云)是兩個(gè)點(diǎn)集...
這是一個(gè)實(shí)際拍攝的點(diǎn)云圖,經(jīng)過了坐標(biāo)系糾正變換,更方便查看點(diǎn)云位置。里面有一塊平面就是我們需要匹配的目標(biāo)點(diǎn)云。
摘要: 我們通過掃描儀獲得物體的點(diǎn)云,經(jīng)常摻雜著噪音。產(chǎn)生噪音的原因可能有很多多種,例如,切向的采集方向、環(huán)境光干擾、物體材質(zhì)的反射等因素導(dǎo)致。因此設(shè)置...
3d掃描儀三維掃描儀技大空間礦山地下礦區(qū)采用新型三維掃描方式
大空間礦山地下礦區(qū)采用新型三維掃描方式協(xié)助作業(yè) 海南石碌鐵礦位于海南島昌江縣石碌鎮(zhèn)境內(nèi),北距省會(huì)海口市280多公里,西與八所港有鐵路相通,相距僅52公里...
按照點(diǎn)云處理形式對(duì)現(xiàn)有方法進(jìn)行分類和梳理
怎么評(píng)價(jià)這種思路呢?其實(shí)還是不錯(cuò)的,除了分類任務(wù),在點(diǎn)云目標(biāo)檢測(cè)中,也有不少論文采用了這種思路,比如自動(dòng)駕駛場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè),如MV3D等,也是會(huì)把點(diǎn)云投...
2020-08-28 標(biāo)簽:激光雷達(dá)PCL深度學(xué)習(xí) 3830 0
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