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结合超体素与PFCM的点云分割方法
1
作者
张树益
常建华
+2 位作者
毛仁祥
李红旭
张露瑶
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期535-540,共6页
为了实现点云数据的区域划分,提出了一种结合超体素与粒子群优化模糊C均值(PFCM)的聚类分割算法(SPFCM)。用随机采样一致性算法去除点云平面,根据3-D点云的空间位置、曲率以及快速直方图特征,利用八叉树体素化点云得到超体素。采用PFCM...
为了实现点云数据的区域划分,提出了一种结合超体素与粒子群优化模糊C均值(PFCM)的聚类分割算法(SPFCM)。用随机采样一致性算法去除点云平面,根据3-D点云的空间位置、曲率以及快速直方图特征,利用八叉树体素化点云得到超体素。采用PFCM算法对超体初步划分,并对粘连的点云再划分,克服了PFCM算法对于堆叠物体无法分割及较大物体过分割的缺点,并在OSD-v0.2数据集上对SPFCM算法进行了性能测试。结果表明,相较于PFCM算法,SPFCM不仅保留了其参量少、操作简单等优点,而且指标得到了较大提升,准确率达到86%,查全率达到83%。该研究对3-D点云复杂场景的准确分割提供了帮助与参考。
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关键词
激光技术
点云分割
超体素
模糊聚类
粒子群优化
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职称材料
基于3D-MobileNetv2的多目标实时跟踪框架
被引量：
2
2
作者
毛仁祥
常建华
+2 位作者
张树益
李红旭
张露瑶
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期364-372,共9页
为了克服卡尔曼滤波在远距离以及遮挡情形下跟踪不准确的问题,设计了一个多目标实时跟踪框架,利用神经网络预测目标物体在三维空间里的状态,使用匈牙利算法逐帧进行数据关联,设计轨迹管理模块管理相应的轨迹,实现多目标跟踪。相较于传...
为了克服卡尔曼滤波在远距离以及遮挡情形下跟踪不准确的问题,设计了一个多目标实时跟踪框架,利用神经网络预测目标物体在三维空间里的状态,使用匈牙利算法逐帧进行数据关联,设计轨迹管理模块管理相应的轨迹,实现多目标跟踪。相较于传统的框架,该框架不需要在图像空间执行卡尔曼滤波,不仅能在高帧速率准确跟踪遮挡目标,而且对远距离目标也有优异的表现。以KITTI数据集进行测试,性能指标如下:多目标跟踪准确度为79.22,多目标跟踪精确度为78.33,多数丢失数为54.19,多数跟踪数为13.21,ID转变数为16,运行速度为39帧/秒。相较于传统的卡尔曼框架,准确率提升了11%,并且抗遮挡性也有大幅度提升。
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关键词
图像处理
多目标跟踪
深度学习
激光点云
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职称材料
题名
结合超体素与PFCM的点云分割方法
1
作者
张树益
常建华
毛仁祥
李红旭
张露瑶
机构
南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
出处
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期535-540,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61875089)
江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目(SJCX19-0308)。
文摘
为了实现点云数据的区域划分,提出了一种结合超体素与粒子群优化模糊C均值(PFCM)的聚类分割算法(SPFCM)。用随机采样一致性算法去除点云平面,根据3-D点云的空间位置、曲率以及快速直方图特征,利用八叉树体素化点云得到超体素。采用PFCM算法对超体初步划分,并对粘连的点云再划分,克服了PFCM算法对于堆叠物体无法分割及较大物体过分割的缺点,并在OSD-v0.2数据集上对SPFCM算法进行了性能测试。结果表明,相较于PFCM算法,SPFCM不仅保留了其参量少、操作简单等优点,而且指标得到了较大提升,准确率达到86%,查全率达到83%。该研究对3-D点云复杂场景的准确分割提供了帮助与参考。
关键词
激光技术
点云分割
超体素
模糊聚类
粒子群优化
Keywords
laser technique
point cloud segmentation
supervoxel
fuzzy clustering
particle swarm optimization
分类号
TP391 [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
基于3D-MobileNetv2的多目标实时跟踪框架
被引量：
2
2
作者
毛仁祥
常建华
张树益
李红旭
张露瑶
机构
南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
出处
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期364-372,共9页
基金
国家自然科学基金,61875089
江苏省研究生科研与实践创新计划,SJCX19-0308。
文摘
为了克服卡尔曼滤波在远距离以及遮挡情形下跟踪不准确的问题,设计了一个多目标实时跟踪框架,利用神经网络预测目标物体在三维空间里的状态,使用匈牙利算法逐帧进行数据关联,设计轨迹管理模块管理相应的轨迹,实现多目标跟踪。相较于传统的框架,该框架不需要在图像空间执行卡尔曼滤波,不仅能在高帧速率准确跟踪遮挡目标,而且对远距离目标也有优异的表现。以KITTI数据集进行测试,性能指标如下:多目标跟踪准确度为79.22,多目标跟踪精确度为78.33,多数丢失数为54.19,多数跟踪数为13.21,ID转变数为16,运行速度为39帧/秒。相较于传统的卡尔曼框架,准确率提升了11%,并且抗遮挡性也有大幅度提升。
关键词
图像处理
多目标跟踪
深度学习
激光点云
Keywords
image processing
multi-target tracking
deep learning
laser point cloud
分类号
TP391 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合超体素与PFCM的点云分割方法
张树益
常建华
毛仁祥
李红旭
张露瑶
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021
0
在线阅读
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职称材料
2
基于3D-MobileNetv2的多目标实时跟踪框架
毛仁祥
常建华
张树益
李红旭
张露瑶
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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参考文献
引证文献
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