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基于混合路径聚合网络的点云目标识别
1
作者
梁正友
陈子奥
+1 位作者
蔡俊民
孙宇
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第11期3208-3213,共6页
针对目前点云目标识别通常强调提取点云数据中的语义特征,但是忽视了原始点云中的定位特征的问题,提出一种基于混合路径聚合网络的点云目标识别方法。使用改进的坐标注意力模块增强数据集的点云定位特征,设计一种混合路径聚合的残差特...
针对目前点云目标识别通常强调提取点云数据中的语义特征,但是忽视了原始点云中的定位特征的问题,提出一种基于混合路径聚合网络的点云目标识别方法。使用改进的坐标注意力模块增强数据集的点云定位特征,设计一种混合路径聚合的残差特征金字塔提取点云语义特征,将定位特征与语义特征融合。在KITTI数据集进行实验,可视化实验结果表明,该模型可以有效解决定位错误的问题,数据结果也表明该方法在KITTI点云数据集上的cyclist类别优于现有方法。
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关键词
点云目标识别
残差网络
特征融合
注意力机制
深度学习
金字塔网络
路径聚合网络
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职称材料
一种视点直方图特征优化的点云目标识别算法
被引量:
3
2
作者
杜靖远
邓计才
《河南科技大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018年第5期45-50,共6页
为了提高点云目标识别算法的识别率、增强算法鲁棒性,研究了一种将颜色纹理的方向特征直方图(CSHOT)算法与视点特征直方图(VFH)算法相结合的点云目标识别算法(CSHOT-VFH)。利用VFH特征对点云目标进行识别,实现目标快速估测。在此基础上...
为了提高点云目标识别算法的识别率、增强算法鲁棒性,研究了一种将颜色纹理的方向特征直方图(CSHOT)算法与视点特征直方图(VFH)算法相结合的点云目标识别算法(CSHOT-VFH)。利用VFH特征对点云目标进行识别,实现目标快速估测。在此基础上,进一步利用CSHOT特征进行精确识别。搭建了实验系统,分别对单物体场景、多物体场景及目标存在部分遮挡等情况进行了测试。测试结果表明:本文算法识别率达到了90%以上,在目标遮挡的两组实验中,本文算法比VFH算法的识别率提高了10%以上,能够满足室内场景目标检测的需求。
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关键词
点云目标识别
鲁棒性
VFH特征描述符
CSHOT特征描述符
目标
遮挡
目标
检测
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职称材料
结合全局与局部信息的点云目标识别模型库构建
被引量:
6
3
作者
文威威
文贡坚
+1 位作者
回丙伟
陈鼎新
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2019年第2期248-257,共10页
目的点云目标识别流程分为离线与在线阶段。离线阶段基于待识别目标的CAD模型构建一个模型库,在线基于近邻查找完成识别。本文针对离线阶段,提出一种新的模型库构建方法。方法首先将CAD模型置于一个二十面体中心,使用多个虚拟相机获取CA...
目的点云目标识别流程分为离线与在线阶段。离线阶段基于待识别目标的CAD模型构建一个模型库,在线基于近邻查找完成识别。本文针对离线阶段,提出一种新的模型库构建方法。方法首先将CAD模型置于一个二十面体中心,使用多个虚拟相机获取CAD模型在不同视角下的点云;然后将每个不同视角下的点云进行主成分分析并基于主成分分析的结果从多个选定的方向将点云切分为多个子部分,这些子部分包含点云的全局及局部信息;接着对每个子部分使用聚类算法获取其最大聚类,去除离群点;最后结合多种方式删减一些冗余聚类,减小模型库规模。结果在多个公开数据集上使用多种点云描述子进行对比实验,识别结果表明,相对于传统的模型库构建方法,基于本文方法进行识别正确率更高,在某些点云描述子上的识别正确率提升达到10%以上。结论通过将CAD模型在不同视角下点云的全局与局部信息都加入模型库中,本文提出的模型库构建方法可有效提高点云目标识别正确率,改善了场景目标发生遮挡时,近邻查找识别精度不高的问题。
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关键词
点云目标识别
离线阶段
模型库构建
点
云
特征提取
全局与局部
原文传递
题名
基于混合路径聚合网络的点云目标识别
1
作者
梁正友
陈子奥
蔡俊民
孙宇
机构
广西大学计算机与电子信息学院
广西大学广西多媒体通信与网络技术重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第11期3208-3213,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61763002)。
文摘
针对目前点云目标识别通常强调提取点云数据中的语义特征,但是忽视了原始点云中的定位特征的问题,提出一种基于混合路径聚合网络的点云目标识别方法。使用改进的坐标注意力模块增强数据集的点云定位特征,设计一种混合路径聚合的残差特征金字塔提取点云语义特征,将定位特征与语义特征融合。在KITTI数据集进行实验,可视化实验结果表明,该模型可以有效解决定位错误的问题,数据结果也表明该方法在KITTI点云数据集上的cyclist类别优于现有方法。
关键词
点云目标识别
残差网络
特征融合
注意力机制
深度学习
金字塔网络
路径聚合网络
Keywords
point cloud target recognition
Resnet
feature fusion
attention mechanism
deep learning
feature pyramids net
path aggregation network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种视点直方图特征优化的点云目标识别算法
被引量:
3
2
作者
杜靖远
邓计才
机构
郑州大学信息工程学院
出处
《河南科技大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018年第5期45-50,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61705198)
文摘
为了提高点云目标识别算法的识别率、增强算法鲁棒性,研究了一种将颜色纹理的方向特征直方图(CSHOT)算法与视点特征直方图(VFH)算法相结合的点云目标识别算法(CSHOT-VFH)。利用VFH特征对点云目标进行识别,实现目标快速估测。在此基础上,进一步利用CSHOT特征进行精确识别。搭建了实验系统,分别对单物体场景、多物体场景及目标存在部分遮挡等情况进行了测试。测试结果表明:本文算法识别率达到了90%以上,在目标遮挡的两组实验中,本文算法比VFH算法的识别率提高了10%以上,能够满足室内场景目标检测的需求。
关键词
点云目标识别
鲁棒性
VFH特征描述符
CSHOT特征描述符
目标
遮挡
目标
检测
Keywords
point cloud target recognition
robustness
VFH feature descriptor
CSHOT feature descriptor
target occlusion
target detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
结合全局与局部信息的点云目标识别模型库构建
被引量:
6
3
作者
文威威
文贡坚
回丙伟
陈鼎新
机构
国防科技大学ATR重点实验室
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2019年第2期248-257,共10页
基金
国家自然科学基金项目(41601487)~~
文摘
目的点云目标识别流程分为离线与在线阶段。离线阶段基于待识别目标的CAD模型构建一个模型库,在线基于近邻查找完成识别。本文针对离线阶段,提出一种新的模型库构建方法。方法首先将CAD模型置于一个二十面体中心,使用多个虚拟相机获取CAD模型在不同视角下的点云;然后将每个不同视角下的点云进行主成分分析并基于主成分分析的结果从多个选定的方向将点云切分为多个子部分,这些子部分包含点云的全局及局部信息;接着对每个子部分使用聚类算法获取其最大聚类,去除离群点;最后结合多种方式删减一些冗余聚类,减小模型库规模。结果在多个公开数据集上使用多种点云描述子进行对比实验,识别结果表明,相对于传统的模型库构建方法,基于本文方法进行识别正确率更高,在某些点云描述子上的识别正确率提升达到10%以上。结论通过将CAD模型在不同视角下点云的全局与局部信息都加入模型库中,本文提出的模型库构建方法可有效提高点云目标识别正确率,改善了场景目标发生遮挡时,近邻查找识别精度不高的问题。
关键词
点云目标识别
离线阶段
模型库构建
点
云
特征提取
全局与局部
Keywords
point cloud object recognition
offline stage
model library construction
point cloud feature extraction
global and local surfaces
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合路径聚合网络的点云目标识别
梁正友
陈子奥
蔡俊民
孙宇
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
一种视点直方图特征优化的点云目标识别算法
杜靖远
邓计才
《河南科技大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018
3
下载PDF
职称材料
3
结合全局与局部信息的点云目标识别模型库构建
文威威
文贡坚
回丙伟
陈鼎新
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2019
6
原文传递
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