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基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计
被引量：
2
1
作者
张欣
李思宁(指导)
+3 位作者
孙剑峰
姜鹏
刘迪
王鹏辉
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第S02期248-254,共7页
目标三维姿态信息在目标运动分析、目标识别和目标跟踪等领域的应用越来越广泛。现有的OPDVA算法采用基于距离的K-means算法对点法向量进行分类后确定目标坐标系MCS的正方向,求取目标三维姿态角。针对点法向量分类效果不理想的情况,提...
目标三维姿态信息在目标运动分析、目标识别和目标跟踪等领域的应用越来越广泛。现有的OPDVA算法采用基于距离的K-means算法对点法向量进行分类后确定目标坐标系MCS的正方向,求取目标三维姿态角。针对点法向量分类效果不理想的情况,提出了基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计算法(PEMSPNC)。该算法利用不依赖初始参数设定、基于密度聚类的Mean Shift算法,对密度分布不同的不同平面点法向量分类,寻找密度最大处点法向量做为每类代表法向量确定MCS的正方向,然后计算目标姿态角,并根据目标姿态估计结果计算目标尺寸。采用矩形拟合法、OPDVA和PEMSPNC算法分别对仿真和实测目标距离像进行实验。实验结果表明:采用PEMSPNC算法得到的姿态估计结果误差最小,相比于OPDVA算法,平均误差降低了0.4434°,且对实测数据有较好的处理结果。
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关键词
激光雷达
Mean
Shift算法
姿态
估计
几何尺寸估计
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职称材料
题名
基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计
被引量：
2
1
作者
张欣
李思宁(指导)
孙剑峰
姜鹏
刘迪
王鹏辉
机构
哈尔滨工业大学光电子技术研究所可调谐(气体)激光技术重点实验室
哈工大(北京)军民融合创新研究院有限公司
复杂系统控制与智能协同技术重点实验室
中国空空导弹研究院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第S02期248-254,共7页
文摘
目标三维姿态信息在目标运动分析、目标识别和目标跟踪等领域的应用越来越广泛。现有的OPDVA算法采用基于距离的K-means算法对点法向量进行分类后确定目标坐标系MCS的正方向,求取目标三维姿态角。针对点法向量分类效果不理想的情况,提出了基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计算法(PEMSPNC)。该算法利用不依赖初始参数设定、基于密度聚类的Mean Shift算法,对密度分布不同的不同平面点法向量分类,寻找密度最大处点法向量做为每类代表法向量确定MCS的正方向,然后计算目标姿态角,并根据目标姿态估计结果计算目标尺寸。采用矩形拟合法、OPDVA和PEMSPNC算法分别对仿真和实测目标距离像进行实验。实验结果表明:采用PEMSPNC算法得到的姿态估计结果误差最小,相比于OPDVA算法,平均误差降低了0.4434°,且对实测数据有较好的处理结果。
关键词
激光雷达
Mean
Shift算法
姿态
估计
几何尺寸估计
Keywords
Lidar
Mean Shift algorithm
pose estimation
geometric size estimation
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计
张欣
李思宁(指导)
孙剑峰
姜鹏
刘迪
王鹏辉
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020
2
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参考文献
引证文献
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