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基于结构光3D视觉的空间姿态识别系统设计
1
作者
谭小兵
李伯明
陶文华
《单片机与嵌入式系统应用》
2023年第11期33-36,共4页
为提高产品零件空间姿态识别的精度和收敛速度,提出基于结构光3D视觉对空间姿态识别的方法。首先,采用投影仪和相机获取产品零件图像信息,利用相移法获取深度信息,通过深度图点云重建获取3D点云数据;然后对3D点云数据进行特征处理和分类...
为提高产品零件空间姿态识别的精度和收敛速度,提出基于结构光3D视觉对空间姿态识别的方法。首先,采用投影仪和相机获取产品零件图像信息,利用相移法获取深度信息,通过深度图点云重建获取3D点云数据;然后对3D点云数据进行特征处理和分类时,建立点云网络(Point Network,PointNet)模型;最后,采用改进的迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法对3D点云数据配准,从而实现产品零件姿态的识别。实验结果表明,该方法在对产品零件点云特征分类性能上,准确率能达到96%左右,召回率能稳定在92%左右;在配准精度和收敛速度上,较其他两种方法更优越,进一步验证了该方法的有效性和可行性。
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关键词
3D视觉
空间姿态识别
pointnet
模型
ICP算法
点云数据
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职称材料
基于特征空间匹配的激光雷达点云配准算法
被引量:
6
2
作者
陈强
岳东杰
陈健
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2020年第12期1303-1307,共5页
针对传统基于特征的粗配准效率低、误匹配较多的不足,提出一种基于特征空间匹配的配准方法。利用简化的PointNet模型实现特征空间的提取,以优化的点云PPF信息作为输入,根据提取的特征空间向量计算欧氏距离以筛选匹配点,通过RANSAC剔除...
针对传统基于特征的粗配准效率低、误匹配较多的不足,提出一种基于特征空间匹配的配准方法。利用简化的PointNet模型实现特征空间的提取,以优化的点云PPF信息作为输入,根据提取的特征空间向量计算欧氏距离以筛选匹配点,通过RANSAC剔除误匹配点对完成粗配准,利用ICP实现精配准。实验结果表明,本文算法相比FPFH和SHOT算法与ICP结合可有效提升配准效率,且配准结果的均方根误差较小。
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关键词
三维扫描
点云配准
pointnet
模型
随机采样一致性
迭代最近点算法
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职称材料
基于深度学习的孔特征可制造性分析方法
被引量:
2
3
作者
张航
张树生
杨磊
《图学学报》
CSCD
北大核心
2021年第1期117-123,共7页
针对传统基于知识库及规则库的零件可制造性分析方法柔性差,以及现有基于深度学习的可制造性分析方法无法给出零件具体不可制造原因的现状,提出一种基于深度学习的零件可制造性分析方法。首先,通过数字化建模技术构建大量带有具体可制...
针对传统基于知识库及规则库的零件可制造性分析方法柔性差,以及现有基于深度学习的可制造性分析方法无法给出零件具体不可制造原因的现状,提出一种基于深度学习的零件可制造性分析方法。首先,通过数字化建模技术构建大量带有具体可制造性类别标签的三维CAD模型,并进行点云提取,从而构建深度学习所需数据集;然后,基于PointNet网络结构搭建面向孔特征可制造性分析的深度学习网络,并完成网络的调参及训练;之后通过与基于体素表示的三维卷积神经网络(3D-CNN)及已有方法进行对比,说明所搭建的点云深度学习网络具有更好的鲁棒性和较低的算法时间复杂度;最后通过一个实例零件对网络的实际性能进行检验,对孔特征进行可制造性分析,识别出不可制造的孔特征,并说明其原因。实验结果表明,该方法能够在保证较高识别准确率同时得出特征不可制造的具体原因,具有更大的使用价值。
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关键词
可制造性分析
数字化建模
深度学习
孔特征
点云网络
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职称材料
基于语义分割的三维模型版权保护算法
4
作者
秦姣华
段振雄
+1 位作者
向旭宇
谭云
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期49-54,共6页
为解决传统数字水印技术导致模型精度下降的问题,并保护局部版权,提出了一种基于语义分割的三维模型版权保护算法.首先,使用PointNet对三维模型进行语义分割,并根据分割结果将模型划分为子块,以子块为单位计算版权信息,保护局部版权;然...
为解决传统数字水印技术导致模型精度下降的问题,并保护局部版权,提出了一种基于语义分割的三维模型版权保护算法.首先,使用PointNet对三维模型进行语义分割,并根据分割结果将模型划分为子块,以子块为单位计算版权信息,保护局部版权;然后,提出了一种基于顶点范数与表面曲率的版权信息生成算法.由于版权信息是使用无载体隐写方式生成的,因此该算法可以在不修改模型本身的情况下对模型整体及各子部件进行版权保护.实验证明:该算法在完全抵抗相似变换攻击的情况下,对其他种类攻击同样具有较好的鲁棒性.
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关键词
三维模型
点云模型
版权保护
无载体隐写
pointnet
原文传递
基于F-PointNet的3D点云数据目标检测
被引量:
8
5
作者
万鹏
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期98-104,共7页
针对目前3D点云目标检测模型检测精度不高的问题,研究使用直接处理点云数据的F-PointNet模型检测汽车、行人和骑车人,并对模型进行微调,进一步提升模型的目标检测精度。试验中使用不同的参数初始化、■2正则化和修改卷积核数的方法对模...
针对目前3D点云目标检测模型检测精度不高的问题,研究使用直接处理点云数据的F-PointNet模型检测汽车、行人和骑车人,并对模型进行微调,进一步提升模型的目标检测精度。试验中使用不同的参数初始化、■2正则化和修改卷积核数的方法对模型进行测试。试验结果表明,Xavier参数初始化方法收敛速度比截断正态分布方法快0.09 s,同时汽车和骑车人检测精度分别高出大约3%和2%;增加■2正则化,行人检测精度和骑车人检测精度可提高大约2%和1%;对T-Net(Transfrmer Networks)第一层卷积层的卷积核数减少为128后,汽车和骑车人检测精度分别提高了大约1%和2%,表明本模型能有效地提升目标检测精度。
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关键词
深度学习
3D点云数据
目标检测
检测精度
F-
pointnet
模型
原文传递
题名
基于结构光3D视觉的空间姿态识别系统设计
1
作者
谭小兵
李伯明
陶文华
机构
浙江省送变电工程有限公司
出处
《单片机与嵌入式系统应用》
2023年第11期33-36,共4页
文摘
为提高产品零件空间姿态识别的精度和收敛速度,提出基于结构光3D视觉对空间姿态识别的方法。首先,采用投影仪和相机获取产品零件图像信息,利用相移法获取深度信息,通过深度图点云重建获取3D点云数据;然后对3D点云数据进行特征处理和分类时,建立点云网络(Point Network,PointNet)模型;最后,采用改进的迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法对3D点云数据配准,从而实现产品零件姿态的识别。实验结果表明,该方法在对产品零件点云特征分类性能上,准确率能达到96%左右,召回率能稳定在92%左右;在配准精度和收敛速度上,较其他两种方法更优越,进一步验证了该方法的有效性和可行性。
关键词
3D视觉
空间姿态识别
pointnet
模型
ICP算法
点云数据
Keywords
3D vision
spatial attitude recognition
pointnet model
ICP algorithm
point cloud data
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
基于特征空间匹配的激光雷达点云配准算法
被引量:
6
2
作者
陈强
岳东杰
陈健
机构
河海大学地球科学与工程学院
出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2020年第12期1303-1307,共5页
文摘
针对传统基于特征的粗配准效率低、误匹配较多的不足,提出一种基于特征空间匹配的配准方法。利用简化的PointNet模型实现特征空间的提取,以优化的点云PPF信息作为输入,根据提取的特征空间向量计算欧氏距离以筛选匹配点,通过RANSAC剔除误匹配点对完成粗配准,利用ICP实现精配准。实验结果表明,本文算法相比FPFH和SHOT算法与ICP结合可有效提升配准效率,且配准结果的均方根误差较小。
关键词
三维扫描
点云配准
pointnet
模型
随机采样一致性
迭代最近点算法
Keywords
3D scanning
point cloud registration
pointnet model
random sample consensus
iterative closest point algorithm
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
基于深度学习的孔特征可制造性分析方法
被引量:
2
3
作者
张航
张树生
杨磊
机构
西北工业大学机电学院
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2021年第1期117-123,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51875474)
装备预研领域基金项目(61409230102)。
文摘
针对传统基于知识库及规则库的零件可制造性分析方法柔性差,以及现有基于深度学习的可制造性分析方法无法给出零件具体不可制造原因的现状,提出一种基于深度学习的零件可制造性分析方法。首先,通过数字化建模技术构建大量带有具体可制造性类别标签的三维CAD模型,并进行点云提取,从而构建深度学习所需数据集;然后,基于PointNet网络结构搭建面向孔特征可制造性分析的深度学习网络,并完成网络的调参及训练;之后通过与基于体素表示的三维卷积神经网络(3D-CNN)及已有方法进行对比,说明所搭建的点云深度学习网络具有更好的鲁棒性和较低的算法时间复杂度;最后通过一个实例零件对网络的实际性能进行检验,对孔特征进行可制造性分析,识别出不可制造的孔特征,并说明其原因。实验结果表明,该方法能够在保证较高识别准确率同时得出特征不可制造的具体原因,具有更大的使用价值。
关键词
可制造性分析
数字化建模
深度学习
孔特征
点云网络
Keywords
manufacturability analysis
digitization
model
ing
deep learning
hole features
pointnet
分类号
TP391 [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
基于语义分割的三维模型版权保护算法
4
作者
秦姣华
段振雄
向旭宇
谭云
机构
中南林业科技大学计算机与信息工程学院
出处
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期49-54,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(62372478)
湖南省自然科学基金面上项目(2022JJ31019).
文摘
为解决传统数字水印技术导致模型精度下降的问题,并保护局部版权,提出了一种基于语义分割的三维模型版权保护算法.首先,使用PointNet对三维模型进行语义分割,并根据分割结果将模型划分为子块,以子块为单位计算版权信息,保护局部版权;然后,提出了一种基于顶点范数与表面曲率的版权信息生成算法.由于版权信息是使用无载体隐写方式生成的,因此该算法可以在不修改模型本身的情况下对模型整体及各子部件进行版权保护.实验证明:该算法在完全抵抗相似变换攻击的情况下,对其他种类攻击同样具有较好的鲁棒性.
关键词
三维模型
点云模型
版权保护
无载体隐写
pointnet
Keywords
3D
model
point cloud
model
copyright protection
coverless steganography
pointnet
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
原文传递
题名
基于F-PointNet的3D点云数据目标检测
被引量:
8
5
作者
万鹏
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期98-104,共7页
文摘
针对目前3D点云目标检测模型检测精度不高的问题,研究使用直接处理点云数据的F-PointNet模型检测汽车、行人和骑车人,并对模型进行微调,进一步提升模型的目标检测精度。试验中使用不同的参数初始化、■2正则化和修改卷积核数的方法对模型进行测试。试验结果表明,Xavier参数初始化方法收敛速度比截断正态分布方法快0.09 s,同时汽车和骑车人检测精度分别高出大约3%和2%;增加■2正则化,行人检测精度和骑车人检测精度可提高大约2%和1%;对T-Net(Transfrmer Networks)第一层卷积层的卷积核数减少为128后,汽车和骑车人检测精度分别提高了大约1%和2%,表明本模型能有效地提升目标检测精度。
关键词
深度学习
3D点云数据
目标检测
检测精度
F-
pointnet
模型
Keywords
deep learning
3D point cloud
object detection
detection accuracy
F-
pointnet model
分类号
TP249 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于结构光3D视觉的空间姿态识别系统设计
谭小兵
李伯明
陶文华
《单片机与嵌入式系统应用》
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于特征空间匹配的激光雷达点云配准算法
陈强
岳东杰
陈健
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2020
6
下载PDF
职称材料
3
基于深度学习的孔特征可制造性分析方法
张航
张树生
杨磊
《图学学报》
CSCD
北大核心
2021
2
下载PDF
职称材料
4
基于语义分割的三维模型版权保护算法
秦姣华
段振雄
向旭宇
谭云
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
原文传递
5
基于F-PointNet的3D点云数据目标检测
万鹏
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019
8
原文传递
已选择
0
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