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基于二次特征提取的煤矿巷道表面点云数据精简方法
被引量:
6
1
作者
陈建华
马宝
王蒙
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023年第12期114-120,共7页
采用三维激光扫描技术提取的煤矿巷道表面点云数据量大且存在较多的冗余数据,而现有点云数据精简方法存在大数量级点云处理过程中细节保留不足的问题。针对上述问题,提出了一种基于二次特征提取的煤矿巷道表面点云数据精简方法。首先对...
采用三维激光扫描技术提取的煤矿巷道表面点云数据量大且存在较多的冗余数据,而现有点云数据精简方法存在大数量级点云处理过程中细节保留不足的问题。针对上述问题,提出了一种基于二次特征提取的煤矿巷道表面点云数据精简方法。首先对采集到的原始巷道点云数据进行去噪预处理;其次建立K-d树,并利用主成分分析法对去噪后点云数据估算来拟合邻域平面的法向量;然后通过较小的法向量夹角阈值对点云进行初步的特征区域与非特征区域划分,保留特征区域并随机下采样非特征区域,接着依据较大的法向量夹角阈值将特征区域点云划分为特征点和非特征点,并对非特征点进行体素随机采样;最后将2次点云精简结果与特征点合并得到最终的精简数据。仿真结果表明,该方法在百万数据量级点云和高精简率条件下,相较曲率精简方法、随机精简方法和栅格精简方法,在特征保留和重构精度方面都取得了更好的效果,三维重构后计算所得标准偏差平均可低于相同精简率下其他方法30%左右。
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关键词
巷道位移监测
三维激光扫描
点云数据精简
特征提取
体素随机采样
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职称材料
基于改进PointNet的空调散热器V形槽3D点云分割算法
被引量:
4
2
作者
陈冠华
李博
朱铮涛
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第5期1963-1971,共9页
针对给空调散热器自动化点胶时无法准确识别散热器V形槽位置的问题,基于PointNet网络的散热器V形槽语义分割方法,首先针对散热器点云V形槽区域与内部区域特征相似的问题,设计一种通过提取点云边缘将点云边缘区域的点云与内部区域的点云...
针对给空调散热器自动化点胶时无法准确识别散热器V形槽位置的问题,基于PointNet网络的散热器V形槽语义分割方法,首先针对散热器点云V形槽区域与内部区域特征相似的问题,设计一种通过提取点云边缘将点云边缘区域的点云与内部区域的点云分别进行预处理的方法,实现突出点云边缘区域特征的目的。其次,在PointNet网络最大池化函数的基础上,引入平均池化函数,增加网络所提取的全局特征的特征信息,减少因最大池化引起的信息丢失,并去除T-Net变换网络,减少网络的复杂度。从实验室平台采集空调散热器样本进行实验,结果表明,改进算法的平均交并比(mean intersection over union, mIoU)达到78.17%,总体精度(overall accuracy, OA)达到了92.01%,相较于PointNet提高了9.73%和6.37%,验证了算法的有效性。
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关键词
空调散热器
点云数据精简
PointNet
语义分割
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职称材料
题名
基于二次特征提取的煤矿巷道表面点云数据精简方法
被引量:
6
1
作者
陈建华
马宝
王蒙
机构
中国神华能源股份有限公司神东煤炭分公司
出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023年第12期114-120,共7页
基金
中国神华能源股份有限公司神东煤炭分公司科研项目(CEZB220305320)。
文摘
采用三维激光扫描技术提取的煤矿巷道表面点云数据量大且存在较多的冗余数据,而现有点云数据精简方法存在大数量级点云处理过程中细节保留不足的问题。针对上述问题,提出了一种基于二次特征提取的煤矿巷道表面点云数据精简方法。首先对采集到的原始巷道点云数据进行去噪预处理;其次建立K-d树,并利用主成分分析法对去噪后点云数据估算来拟合邻域平面的法向量;然后通过较小的法向量夹角阈值对点云进行初步的特征区域与非特征区域划分,保留特征区域并随机下采样非特征区域,接着依据较大的法向量夹角阈值将特征区域点云划分为特征点和非特征点,并对非特征点进行体素随机采样;最后将2次点云精简结果与特征点合并得到最终的精简数据。仿真结果表明,该方法在百万数据量级点云和高精简率条件下,相较曲率精简方法、随机精简方法和栅格精简方法,在特征保留和重构精度方面都取得了更好的效果,三维重构后计算所得标准偏差平均可低于相同精简率下其他方法30%左右。
关键词
巷道位移监测
三维激光扫描
点云数据精简
特征提取
体素随机采样
Keywords
roadway displacement monitoring
3D laser scanning
point cloud data reduction
feature extraction
voxel random sampling
分类号
TD76 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
基于改进PointNet的空调散热器V形槽3D点云分割算法
被引量:
4
2
作者
陈冠华
李博
朱铮涛
机构
广东工业大学机电工程学院
电子科技大学中山学院机电工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第5期1963-1971,共9页
基金
2021年广东省科技计划(2021A0101180005)
2021年广东省普通高校重点领域专项(421N34)。
文摘
针对给空调散热器自动化点胶时无法准确识别散热器V形槽位置的问题,基于PointNet网络的散热器V形槽语义分割方法,首先针对散热器点云V形槽区域与内部区域特征相似的问题,设计一种通过提取点云边缘将点云边缘区域的点云与内部区域的点云分别进行预处理的方法,实现突出点云边缘区域特征的目的。其次,在PointNet网络最大池化函数的基础上,引入平均池化函数,增加网络所提取的全局特征的特征信息,减少因最大池化引起的信息丢失,并去除T-Net变换网络,减少网络的复杂度。从实验室平台采集空调散热器样本进行实验,结果表明,改进算法的平均交并比(mean intersection over union, mIoU)达到78.17%,总体精度(overall accuracy, OA)达到了92.01%,相较于PointNet提高了9.73%和6.37%,验证了算法的有效性。
关键词
空调散热器
点云数据精简
PointNet
语义分割
Keywords
air conditioner radiator
point cloud simplification
PointNet
semantic segment
分类号
TP391.4 [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
基于二次特征提取的煤矿巷道表面点云数据精简方法
陈建华
马宝
王蒙
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进PointNet的空调散热器V形槽3D点云分割算法
陈冠华
李博
朱铮涛
《科学技术与工程》
北大核心
2024
4
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职称材料
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