基于多描述子投票的飞机蒙皮局部扫描点云定位

为了提高数字化飞机蒙皮检测技术的效率,针对其中局部蒙皮和数字模型的对齐问题,提出了基于多描述子投票的飞机蒙皮局部扫描点云定位算法,采用基于测地距离的蒙皮面片选取方法,综合利用多种三维点云描述子的识别能力差异来确定数字模型上的定位区域,同时提出了投票点加权定位法来提高定位位置精度。根据对比实验结果和工程实例上的实际应用,得出结论如下:所提算法相比于基于单一描述子的定位方法定位准确率平均提高约37.5%;所提算法在实际工程中具有可行性。

基于局部几何特征的稠密点云配准方法

针对现有的稠密点云配准方法依赖初始位置设定、计算成本高、配准成功率不高等问题,提出了一种基于点云局部几何特征的稠密点云配准方法。采用深度卷积网络模型提取点云的局部几何特征,从而减少了三维点云数据的噪声、低分辨率和不完备性等带来的影响。在此基础上,使用K维树搜索完成局部几何特征描述子的关联工作。最后,通过随机采样一致算法对点云的相对位姿进行鲁棒的估计。通过对开源数据集上5个典型场景中的数据测试表明,该方法的配准成功率达到92.5%,配准精度达到0.0434m,配准时间相对最邻点迭代配准算法缩短了74.7%,实验结果验证了该方法的有效性、实时性和鲁棒性。