期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于梯度聚类的有序点云边缘优化提取方法
被引量：
2
1
作者
陈浩
丁其川
潘磊
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期165-174,共10页
应用传统的2D边缘检测器检测低分辨率深度图中物体边缘时,边缘检测精度较差,召回率低;而当前基于3D点云的边缘提取方法也存在实时性差、抗干扰能力弱等缺点。为此,提出一种基于梯度聚类的边缘优化提取方法,实现从有序点云中快速、稳定...
应用传统的2D边缘检测器检测低分辨率深度图中物体边缘时,边缘检测精度较差,召回率低;而当前基于3D点云的边缘提取方法也存在实时性差、抗干扰能力弱等缺点。为此,提出一种基于梯度聚类的边缘优化提取方法,实现从有序点云中快速、稳定地检测物体的边缘。首先,通过邻域点距离分析滤除飞行像素噪声,消除边缘误检;其次,提出一种基于梯度聚类的边缘点/非边缘点分离方法,快速获取物体的粗边缘;最后,结合快速平行细化算法与掩膜滤波,优化粗边缘,获得物体精确边缘。在公共数据集和TOF相机实测数据上进行实验验证。结果表明,提出方法的实时性与检测精度均优于现有方法,在实测数据中的边缘检测精度达89%,FPS达28 fps。
展开更多
关键词
点
云
深度相机
边缘检测
邻域点距离分析
梯度聚类
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于梯度聚类的有序点云边缘优化提取方法
被引量：
2
1
作者
陈浩
丁其川
潘磊
机构
东北大学机器人科学与工程学院
东北大学信息科学与工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期165-174,共10页
基金
国家自然科学基金面上项目(61973065,61973063)
辽宁省科技厅联合开放基金机器人学国家重点实验室开放基金资助项目(2020-KF-12-02)
中央高校基本科研业务业务费专项基金项目(N2226002)资助。
文摘
应用传统的2D边缘检测器检测低分辨率深度图中物体边缘时,边缘检测精度较差,召回率低;而当前基于3D点云的边缘提取方法也存在实时性差、抗干扰能力弱等缺点。为此,提出一种基于梯度聚类的边缘优化提取方法,实现从有序点云中快速、稳定地检测物体的边缘。首先,通过邻域点距离分析滤除飞行像素噪声,消除边缘误检;其次,提出一种基于梯度聚类的边缘点/非边缘点分离方法,快速获取物体的粗边缘;最后,结合快速平行细化算法与掩膜滤波,优化粗边缘,获得物体精确边缘。在公共数据集和TOF相机实测数据上进行实验验证。结果表明,提出方法的实时性与检测精度均优于现有方法,在实测数据中的边缘检测精度达89%,FPS达28 fps。
关键词
点
云
深度相机
边缘检测
邻域点距离分析
梯度聚类
Keywords
point cloud
depth camera
edge detection
neighborhood point distance analysis
gradient clustering
分类号
TH164 [机械工程—机械制造及自动化]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于梯度聚类的有序点云边缘优化提取方法
陈浩
丁其川
潘磊
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
