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基于混合路径聚合网络的点云目标识别
被引量：
1
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：
4
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
题名
基于混合路径聚合网络的点云目标识别
被引量：
1
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：
4
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]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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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
1
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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
4
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