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基于改进SGBM算法的烤烟正面表面积测量
1
作者 侯开虎 石书绮 +3 位作者 白帆 张林 林雅婷 龙杰 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第5期177-183,200,共8页
为解决当前单目图像测定烤烟表面积带来的表型信息表征不全面、精度低等问题,提出基于改进SGBM算法的烤烟正面表面积测量方法。首先,通过相机标定参数并结合Census变换融合BT算法的SGBM算法得出视差图,利用引导滤波对视差图孔洞进行填充... 为解决当前单目图像测定烤烟表面积带来的表型信息表征不全面、精度低等问题,提出基于改进SGBM算法的烤烟正面表面积测量方法。首先,通过相机标定参数并结合Census变换融合BT算法的SGBM算法得出视差图,利用引导滤波对视差图孔洞进行填充,得到图像中各点的空间三维信息;其次,使用统计滤波、点云分割进行点云预处理;最后,采用泊松算法进行三维表面重建,并计算重建的正面表面积得到烟叶面积。对比网格法、二维图像法、本方法计算的烤烟正面表面积,结果表明,以网格法计算的正面表面积作为真实值,所提方法测量的烟叶表面积与二维图像法相比更接近真实值,平均准确率提高30.7%。 展开更多
关键词 烤烟表面积 双目视觉 三维点云 三维重建
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回转体零件内部误差工业CT图像测量
2
作者 江逸君 刘泽新 +3 位作者 刘学栓 龙超 段黎明 蔡玉芳 《光学精密工程》 北大核心 2025年第4期557-567,共11页
针对回转体零件内部误差测量难题,利用工业CT无损、可检测内部结构的优势,由工业CT图像实现了回转体零件内部误差的测量。首先,计算回转体轴线参数,并将轴线参数和罗德里格公式引入区域生长法中,提升了三维点云分割精度。然后,建立几何... 针对回转体零件内部误差测量难题,利用工业CT无损、可检测内部结构的优势,由工业CT图像实现了回转体零件内部误差的测量。首先,计算回转体轴线参数,并将轴线参数和罗德里格公式引入区域生长法中,提升了三维点云分割精度。然后,建立几何模型的目标函数,采用最小二乘线性拟合获得几何模型的初始参数,进一步采用Levenberg-Marquart非线性拟合求解几何模型的最优参数。最后,根据建立的几何模型计算零件内部的形位误差。实验结果表明,本文提出的点云分割方法精度优于其他方法;表面重建方法相比RANSAC算法稳定性更好;形位误差计算精度相比商用VG软件精度更高,圆柱度提高8.5%,同轴度提高21.1%,垂直度提高4.1%,圆锥公差计算结果都在设计值范围内,满足误差测量工程需求。 展开更多
关键词 计算机断层成像 点云分割 表面重建 误差测量
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联合点云先验的神经隐式表面重建加速方法
3
作者 郭铭策 黄琲 +1 位作者 程乐超 王章野 《图学学报》 北大核心 2025年第4期807-817,共11页
针对当前神经隐式表面重建任务中训练时间开销大的问题,提出了一种联合点云先验指导的采样方法,在保证表面重建质量的同时降低模型训练的时间成本。对神经隐式表面重建网络训练的加速分为3个方面,首先交替使用随机训练像素采样和基于点... 针对当前神经隐式表面重建任务中训练时间开销大的问题,提出了一种联合点云先验指导的采样方法,在保证表面重建质量的同时降低模型训练的时间成本。对神经隐式表面重建网络训练的加速分为3个方面,首先交替使用随机训练像素采样和基于点云投影密度的自适应训练像素采样,加速模型对待重建表面位置的优化;然后通过点云先验与采样像素邻接关系,对训练光线上接近表面的位置进行集中采样,减少重要性采样的数量和时间开销;此外结合稀疏点云先验损失优化符号距离场网络,并以一定迭代步长对点云缓存进行更新。对比实验选取了DTU和Tanks-and-Temples数据集中的10个测试场景,结果表明该方法可有效地减少神经隐式表面重建训练时间开销的同时保证表面重建的质量,与NeuS神经隐式表面重建方法相比,训练时间开销减少35%;在相同训练时间内,本方法预测新视角图像峰值信噪比(PSNR)相较于NeuS方法平均提高了3.1%,结构相似度(SSIM)平均提高了3.4%。 展开更多
关键词 表面重建 神经渲染 神经隐式表面 点云 自适应采样
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基于体积结构重建网格地图的激光SLAM算法
4
作者 李维刚 陈宇飞 王永强 《武汉科技大学学报》 北大核心 2025年第4期300-308,共9页
在激光同步定位和建图(SLAM)中,网格地图因蕴含丰富的几何信息且内存消耗相对较低,已成为备受关注的地图表示结构。构建网格地图常用的截断带符号距离函数(TSDF)重建法虽然效率较高,但其需要通过先验知识估测无界点云的空间,从而局限了... 在激光同步定位和建图(SLAM)中,网格地图因蕴含丰富的几何信息且内存消耗相对较低,已成为备受关注的地图表示结构。构建网格地图常用的截断带符号距离函数(TSDF)重建法虽然效率较高,但其需要通过先验知识估测无界点云的空间,从而局限了网格结构的范围。为此提出一种基于体积结构重建网格地图的激光SLAM算法。首先,采用计算机图形学中对无界体积进行建模的VDB体积结构,将其作为点云对应TSDF的无界映射载体,以解决TSDF重建的网格固定问题;然后,基于VDB体积的体素结构提出邻近网格搜索和配准算法;最后,采用截断射线法完成VDB体积的更新,并基于体元法重建网格地图。在KITTI数据集多个数据序列上进行实验,结果表明,本文算法的重建地图相较原始点云节省了60%的内存空间,重建精度和定位精度均优于对比SLAM算法。 展开更多
关键词 SLAM 网格地图 VDB体积 表面重建 TSDF 点云配准
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基于改进2DGS的煤矿井下巷道三维重建
5
作者 孙蒙 杨超宇 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第22期9327-9334,共8页
煤矿井下作业面临瓦斯爆炸、煤尘爆炸及火灾等安全隐患,这使得依赖三维重建技术的安全机器人研究成为重点方向。三维重建在复杂环境中的精准导航和检测至关重要,但传统探测方法在数据质量、精度及成本方面存在不足。为此,提出了一种名为... 煤矿井下作业面临瓦斯爆炸、煤尘爆炸及火灾等安全隐患,这使得依赖三维重建技术的安全机器人研究成为重点方向。三维重建在复杂环境中的精准导航和检测至关重要,但传统探测方法在数据质量、精度及成本方面存在不足。为此,提出了一种名为2DGS-DbTrans的煤矿井下巷道三维重建方法,这是一种基于纯视觉的三维重建技术。为提升图像分辨率,设计了一个Transformer模块对输入图像进行增强处理,其中包含两个核心组件:多头深度卷积轴注意力机制和深度卷积门控网络。在处理流程中,首先利用Colmap生成稀疏点云,并通过二维高斯曲面来表示煤矿井下巷道环境,每个高斯曲面包含物体的坐标、颜色、大小和方向信息。此外,定义了两个损失函数,即颜色损失函数和道路平滑度损失函数。实验结果表明,2DGS-DbTrans方法在煤矿井下巷道环境的三维重建中,获得了优于其他方法的性能。 展开更多
关键词 煤矿井下巷道 三维重建 TRANSFORMER 点云 二维高斯曲面
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基于面结构光的单双目混合扫描技术
6
作者 王森 王立忠 +3 位作者 任茂栋 宗玉龙 莫彩利 徐建宁 《中国测试》 北大核心 2025年第2期176-184,共9页
针对双目结构光系统只能重建出左右相机公共视野区域,导致扫描幅面较小的问题,在双目系统原架构的基础上提出一种利用单目对非公共区域进行补偿的混合重建方法。首先,建立工业相机的十参数畸变模型,通过增加畸变参数,减少标定精度对三... 针对双目结构光系统只能重建出左右相机公共视野区域,导致扫描幅面较小的问题,在双目系统原架构的基础上提出一种利用单目对非公共区域进行补偿的混合重建方法。首先,建立工业相机的十参数畸变模型,通过增加畸变参数,减少标定精度对三维重建和粗配准的影响。提出一种基于摄影测量的相机标定方法,大幅提升扫描系统的整体标定精度。其次,提出采用双向搜索原则查找重叠区域并采用聚类法对重叠区域进行融合的方法,解决配准后的点云分层和数据冗余问题。实验结果表明,该系统的重建误差可达0.02mm;同时,不同类型的实物实验表明,在单幅点云重建时间相差不多的情况下,单双目混合扫描技术可提升重建结果的完整性,实现物体的快速、高精度扫描,满足工业检测的需求。 展开更多
关键词 面结构光 立体视觉 相机标定 三维重建 点云融合
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基于双分支卷积和深度插值的点云表面重建
7
作者 孟波 史旭华 张彬 《计算机工程》 北大核心 2025年第7期119-126,共8页
随着近年来深度学习的快速发展,基于深度学习重建稀疏、含有噪声的低质量点云表面成为当前的研究热点。目前已有的点云表面重建模型还存在难以重建复杂场景、局部细节重建不完整以及重建效率低等问题。为了进一步提高点云表面重建的效果... 随着近年来深度学习的快速发展,基于深度学习重建稀疏、含有噪声的低质量点云表面成为当前的研究热点。目前已有的点云表面重建模型还存在难以重建复杂场景、局部细节重建不完整以及重建效率低等问题。为了进一步提高点云表面重建的效果,结合卷积占用网络模型,提出一种基于双分支卷积和深度插值的点云表面重建模型。首先,使用PointNet网络和双分支卷积构建的融合卷积编码模块进行特征提取,其中双分支卷积将点分支提取的点特征自适应地融入到体素分支的体积特征中,为体积特征提供更细粒的局部信息;然后,结合邻居点特征,通过一个多头注意力网络生成查询点特征,构建深度插值特征模块,使得用于特征解码的全连接层(FC)网络预测查询点的空间位置更加准确;最后,基于移动立方体(MC)算法提取高质量的网格表面模型。在对象级数据集ShapeNet以及场景级数据集Synthetic Rooms上的实验结果表明,所提模型在交并比(IoU)指标上分别达到了0.931和0.910,优于POCONet、ConvONet、DP-ConvONet等对比模型,在Synthetic Rooms上的平均重建时间上较POCONet大幅减少,且在视觉上表现出了良好的效果;在对象级数据集ABC上体现了模型优越的泛化性能,证明了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 表面重建 双分支卷积 深度插值 点云 深度学习 移动立方体算法
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IBSNet:用于估计单视角扫描点云交互平分面的神经隐式场
8
作者 袁右文 金朔 赵玺 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期195-203,共9页
三维物体之间的空间关系分析对于多物体场景的理解及合成具有重要意义。传统的三维空间关系分析方法计算物体之间的交互平分面(Interaction Bisector Surface,IBS)并进一步提取其特征。然而,当输入为单视角扫描点云时,由于数据完整性的... 三维物体之间的空间关系分析对于多物体场景的理解及合成具有重要意义。传统的三维空间关系分析方法计算物体之间的交互平分面(Interaction Bisector Surface,IBS)并进一步提取其特征。然而,当输入为单视角扫描点云时,由于数据完整性的缺失,使用传统方法往往难以计算出准确的交互平分面,从而极大地影响了下游任务(如场景分类、分析、合成等)。针对此问题,提出一种面向单视角扫描点云的交互平分面估计方法,使用神经网络框架IBSNet估计双物体的差分无符号距离场,然后基于这种隐式距离场的表示提取交互平分面。在ICON数据集上对该方法与其他方法(几何方法、IMNet、Grasping Field)进行了对比实验,并测试了各个方法在面对不同残缺程度和噪声程度的单视角扫描点云时的鲁棒性。实验结果表明,该方法对于残缺的单视角扫描点云有一定的鲁棒性,可以有效地估计出形状之间的交互平分面。 展开更多
关键词 空间关系分析 交互平分面 单视角扫描点云 神经隐式场 无符号距离场
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一种改进的渐进三角网点云数据滤波算法
9
作者 张飞 王磊 +2 位作者 陈元非 戚鑫鑫 陈月 《激光与红外》 北大核心 2025年第7期1022-1028,共7页
针对传统的渐进三角网滤波算法中初始不规则三角网对地形模拟精度依赖于初始种子点选取的问题,本文提出了一种改进的渐进三角网滤波算法。首先,通过移动的矩形格网获取更多的初始地面种子点,然后采用三次曲面拟合函数对区域局部地形进... 针对传统的渐进三角网滤波算法中初始不规则三角网对地形模拟精度依赖于初始种子点选取的问题,本文提出了一种改进的渐进三角网滤波算法。首先,通过移动的矩形格网获取更多的初始地面种子点,然后采用三次曲面拟合函数对区域局部地形进行模拟,通过判断种子点与拟合曲面的高差剔除错误的种子点,并使用多尺度策略逐级减少用于曲面拟合的种子点个数实现对局部地形的精确模拟,从而约束噪声点对曲面拟合的影响,进而达到剔除噪声点的目的,得到最终用于构建初始不规则三角网的种子点。实验结果表明,改进的算法能够获取更多的种子点并提高种子点提取准确率,使得最终构建的初始不规则三角网更逼近真实地形,进而提高滤波精度。 展开更多
关键词 机载激光雷达 点云滤波 渐进加密三角网 矩形格网 三次曲面函数
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基于深度学习的隐函数点云表面重建方法
10
作者 胡鑫 何晓谊 孙剑 《工程数学学报》 北大核心 2025年第3期490-508,共19页
随着三维扫描和点云数据处理技术的迅速发展,点云表面重建已成为计算机图形学与计算机视觉领域的重要研究方向。点云表面重建旨在从离散、不规则分布的点云数据中恢复物体或场景的连续表面。近年来,隐函数方法因其良好的鲁棒性与灵活性... 随着三维扫描和点云数据处理技术的迅速发展,点云表面重建已成为计算机图形学与计算机视觉领域的重要研究方向。点云表面重建旨在从离散、不规则分布的点云数据中恢复物体或场景的连续表面。近年来,隐函数方法因其良好的鲁棒性与灵活性备受瞩目,特别是深度学习的引入,显著提升了其对复杂几何的重建性能。在此背景下,隐函数用于点云表面重建的研究成果不断涌现,使得追踪和把握其全貌愈加困难,因此迫切需要综述性文献梳理其基本原理、关键技术和发展脉络。鉴于此,首先回顾隐函数在点云表面重建中的基本原理和发展历程,随后从隐函数定义、隐函数类型、技术发展、损失函数、数据集、评价指标六个方面,对现有基于隐函数的点云表面重建方法展开系统性综述。最后,总结了该领域面临的关键挑战,如低质量点云处理、表面重建实时性以及序列点云重建问题,并展望了未来的研究方向。综述期望为从事点云重建及相关领域研究的学者提供全面的技术总结,助力其深入了解领域动态、高效定位前沿问题。 展开更多
关键词 深度学习 隐函数 点云 表面重建
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月球熔岩管点云的曲率优化表面重建
11
作者 姚家琦 李有治 +5 位作者 韩圆 艾宏旭 纪珍辰 王艳秋 郑福 孙志斌 《光学精密工程》 北大核心 2025年第11期1782-1792,共11页
点云表面重建是月球探测领域的关键技术之一,其效果受到点云质量的影响,为了提高点云精度,同时增强重建表面的细节特征,避免过度平滑,提出了点云法向量欧氏距离与曲面投影表面重建方法。首先,采用主成分分析法在无结构点云上进行法向量... 点云表面重建是月球探测领域的关键技术之一,其效果受到点云质量的影响,为了提高点云精度,同时增强重建表面的细节特征,避免过度平滑,提出了点云法向量欧氏距离与曲面投影表面重建方法。首先,采用主成分分析法在无结构点云上进行法向量估计并归一化处理,使用体素滤波方法进行数据预处理,去除数据中的离群。接着,使用基于各向异性权重函数的移动最小二乘法进行点云投影,得到平滑且局部几何特征保持的点云数据。最后,使用泊松算法实现隐式表面重建并构建三角网格。分析了印第安熔岩管形态参数,并研究了算法参数对重采样和表面重建的影响。结果表明,在投影半径为30 mm、法向量差异阈值为5°时,重采样精度最高,点云均方根误差小于13.9 mm,在投影半径为40mm、法向量差异阈值为5°时,表面重建效果最优,重建表面均方根误差小于67.6 mm。与最远点采样、法向空间采样、均匀采样和体素采样法相比,该方法能实现更高精度的表面重建,适用于自然熔岩管点云的表面重建,可用于高精度月球熔岩管三维模型的构建。 展开更多
关键词 激光雷达 点云表面重建 月球探测 熔岩管 重采样
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基于三维点云的小麦叶片曲面参数化重建方法
12
作者 朱顺尧 瞿宏俊 +2 位作者 夏倩 郭维 郭亚 《智慧农业(中英文)》 2025年第1期85-96,共12页
[目的/意义]植物叶形是植物结构形状的重要组成部分。叶片三维结构模型的建立有助于模拟和分析植物生长。针对三维结构表示与数学模型参数的互操作性,本研究提出了一套参数驱动的具有互操作性的小麦叶片点云反演模型。[方法]利用参数化... [目的/意义]植物叶形是植物结构形状的重要组成部分。叶片三维结构模型的建立有助于模拟和分析植物生长。针对三维结构表示与数学模型参数的互操作性,本研究提出了一套参数驱动的具有互操作性的小麦叶片点云反演模型。[方法]利用参数化建模技术,建立具有7个特征参数的小麦叶片参数化曲面模型。基于小麦叶片三维点云对模型参数进行反演估计,实现叶片曲面的逆向参数化构建。为验证该方法可靠性,使用Chamfer距离评估重建点云与原点云间差异度。[结果和讨论]该模型能有效地重建小麦叶片,对于实测数据基于点云的参数化重建结果的平均偏差约为1.2 mm,具有较高的精度。重构模型与点云具有互操作性,可以灵活调整模型参数,生成形状相近的叶簇。反演参数具有较高的可解释性,可用于点云时间序列的一致、连续地估计。[结论]该模型对叶片的一些细节特征进行了适度的简化,只需要少量的参数就可以还原叶片的几何形状。该方法不仅简单、直接、高效,而且得到的参数几何意义更明确,具有可编辑性和可解释性,对小麦叶片的模拟分析和数字孪生具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 小麦叶片 曲面参数化 三维点云 点云重建 参数反演 数字孪生
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基于边缘强化神经拉动模型的三维表面重建
13
作者 徐宝昌 王毅豪 +3 位作者 郝围围 尹士轩 王威 李雅飞 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期202-212,共11页
通过学习空间点云数据的符号距离函数(Signed Distance Functions, SDFs)进行三维表面重建是当前的研究热点。为重建出高精度的水密模型,神经拉动(Neural-pull, NP)采用点云拉动,以训练同步更新SDFs,但在实际重建过程中,重建模型会因为... 通过学习空间点云数据的符号距离函数(Signed Distance Functions, SDFs)进行三维表面重建是当前的研究热点。为重建出高精度的水密模型,神经拉动(Neural-pull, NP)采用点云拉动,以训练同步更新SDFs,但在实际重建过程中,重建模型会因为点云存在噪声和缺失而导致重建结果不够精细,带来错误的表面重建。针对以上问题,引入边缘提取强化输入点云的边缘信息,提出利用残差学习机制的边缘强化神经拉动模型(Neural Pull based on Edge Enhancement, NPEE)。为确保重建表面平滑的同时能够获取更多的表面细节,该方法在保留原本神经网络用于学习SDFs的基础上引入一个新的网络,利用残差学习机制学习点云的边缘SDFs。同时在原始点云的基础上,引入边缘因子σ,结合学习的边缘SDFs,通过点云边缘的鲁棒提取强化输入点云。为验证算法模型的优化效果,采用目前广泛使用的ABC数据集、斯坦福扫描模型和模拟扫描数据集设计对比实验,实验结果以及评估指标(CD)表明,NPEE可以有效改善神经拉动算法在边缘表面重建的缺陷,同时和其他重建方法相比,NPEE在面对稀疏点云和含噪点云时仍能保证重建的精确性和完整性。 展开更多
关键词 深度学习 三维点云 表面重建 符号距离函数
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一种复杂曲面的精密测量逆向与误差评定方法 被引量：1
14
作者 祁若龙 豆文强 +2 位作者 张珂 李论 石怀涛 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期545-553,共9页
目的研究叶片类零件精密测量、逆向与误差评定方法,为该类零件的精密加工提供数字化误差分布模型。方法针对接触式测头存在的空间径向偏置问题,基于四点标定法,建立空间数学模型,完成工具中心点(TCP)的标定;针对叶片点云分布散乱、无序... 目的研究叶片类零件精密测量、逆向与误差评定方法,为该类零件的精密加工提供数字化误差分布模型。方法针对接触式测头存在的空间径向偏置问题,基于四点标定法,建立空间数学模型,完成工具中心点(TCP)的标定;针对叶片点云分布散乱、无序等问题,提出基于多级B样条插值方法,进行叶片三维点云的曲面重建;最后基于迭代法,对叶片误差进行精确评定。结果对测量所得叶片点云,基于多级B样条与控制网格差异化细分的重建算法可以重建出高保真的连续曲面;误差评定算法可以完成测量结果与设计模型之间不小于0.01 mm的误差计算并得到分层分区的误差可视化云图。结论机器人接触式测量系统可以对叶片类复杂曲面完成高精度测量,采用基于B样条的三维重建算法可以快速的重建出叶片三维曲面;笔者提出的误差评定算法可以进行高精度叶片点云的误差计算,其分层分区结果对于叶片抛磨精加工阶段具有指导意义。 展开更多
关键词 接触式测量 三维点云 多级B样条 曲面重建 误差评定
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基于邻域表面特征的隐式神经表示方法
15
作者 于楚飞 苏工兵 +2 位作者 王晶 袁梦 曾文豪 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第7期2111-2118,共8页
隐式神经表示能够实现任意分辨率下的表面重建。现有方法仅使用了坐标信息,未考虑到其邻域表面上的特征对局部形状的贡献,因此难以精确恢复表面上复杂的纹理和拓扑。为此,提出一种采用编码-解码策略的改进模型,提高表面重建的精度。编... 隐式神经表示能够实现任意分辨率下的表面重建。现有方法仅使用了坐标信息,未考虑到其邻域表面上的特征对局部形状的贡献,因此难以精确恢复表面上复杂的纹理和拓扑。为此,提出一种采用编码-解码策略的改进模型,提高表面重建的精度。编码器获取坐标在邻域表面上的特征编码和其在高维空间下的映射编码。在解码器中应用损失自适应加权策略,提高编码信息的利用率。实验结果表明,较现有方法显著提高了重建结果的精度,其重叠度和F-score分别提高了1.458%和1.46%,平均倒角距离降低了0.08。 展开更多
关键词 表面重建 隐式神经表示 符号距离函数 点云 多层感知机 傅里叶变换 编码器
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顾及几何特征信息分类中心关键点的改进ICP点云配准
16
作者 张浩然 陈国平 +1 位作者 赵辉友 赵俊三 《激光杂志》 北大核心 2024年第12期160-167,共8页
针对传统配准方法效率低、收敛慢和精度低的问题,提出了一种顾及多几何特征信息分类中心关键点的改进ICP点云配准方法。首先点云进行体素格网下采样后,去除地面点,加快配准效率;后采用协方差求解特征值进行几何特征信息分析非地面点云,... 针对传统配准方法效率低、收敛慢和精度低的问题,提出了一种顾及多几何特征信息分类中心关键点的改进ICP点云配准方法。首先点云进行体素格网下采样后,去除地面点,加快配准效率;后采用协方差求解特征值进行几何特征信息分析非地面点云,再使用欧式距离法聚类。将聚类的中心点提取出作为关键点,通过FPFH算法对特征关键点进行描述,使同名特征中心关键点完成正确配对,得到初始变换估计矩阵;最后采用双向KD-tree和最近邻距离比改进的点到面ICP算法进行精确配准,并引入Tukey损失函数抵抗离群噪声。与4种方法进行比较,结果表明本算法的RMSE为0.2026 m,耗时19.426 s,配准精度及效率更高。 展开更多
关键词 点云配准 几何特征信息 欧式距离聚类 中心关键点 改进ICP点到面 三维重建
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基于改进注意力机制和曲面微分几何的2阶段点云重建 被引量：1
17
作者 王凯 陈辉 +2 位作者 陈廉明 黄和平 陈晓琳 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第7期952-963,共12页
针对单个阶段直接预测点云的直通式结构会导致生成的点云相对稀疏、细节描述不清晰、结果分布不均匀等问题,提出一种基于改进注意力机制和局部曲面微分几何的2阶段密集点云重建网络,实现分阶段预测不同分辨率、分布均匀的密集点云。首... 针对单个阶段直接预测点云的直通式结构会导致生成的点云相对稀疏、细节描述不清晰、结果分布不均匀等问题,提出一种基于改进注意力机制和局部曲面微分几何的2阶段密集点云重建网络,实现分阶段预测不同分辨率、分布均匀的密集点云。首先通过嵌入改进坐标注意力机制,提高网络对输入图像中目标的方向感知和坐标信息的捕获能力;然后预测出目标的稀疏点云,并提取稀疏点云的密集连接特征获得描述稀疏点云的结构感知信息;最后采用局部曲面微分几何完成点云扩展进而生成分布均匀的密集点云。实验结果表明,与3D-FEGNet相比,所提密集点云重建网络在CD和EMD上分别降低25.4%和25.1%,采用真实物体进行实验,所获得点云三维尺寸误差均<1.5 mm。 展开更多
关键词 机器视觉 点云重建 深度学习 单幅图像 局部曲面微分几何 密集点云 重建网络
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面向隧道变形检测研究的数字孪生方法
18
作者 苏哲 罗哉 +2 位作者 杨力 江文松 刘慧平 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1392-1401,共10页
针对隧道变形慢、难以获得有效实验检测数据导致隧道变形检测技术研究受限的问题,本文提出一种面向隧道变形检测研究的数字孪生方法,建立高保真隧道孪生模型;通过有限元模拟隧道的变形情况,输出隧道孪生模型的变形真值;搭建虚拟仿真平台... 针对隧道变形慢、难以获得有效实验检测数据导致隧道变形检测技术研究受限的问题,本文提出一种面向隧道变形检测研究的数字孪生方法,建立高保真隧道孪生模型;通过有限元模拟隧道的变形情况,输出隧道孪生模型的变形真值;搭建虚拟仿真平台,实现在虚拟环境中对隧道模型的三维激光扫描,以获得大样本检测数据,辅助训练变形检测方法;变形检测采用Geotransformer神经网络实现隧道点云配准,通过拟合隧道中轴线获取隧道断面点云,实现隧道变形分析。实验结果表明,该方法有效克服隧道变形检测技术研究受实验场地限制等问题,隧道模型表面重建平均误差为0.00253 mm,最大误差为1.1325 mm,与有限元方法输出变形真值对比,变形检测平均误差小于0.34 cm,验证该变形检测方法具备较高的准确性,基本满足工程需求。 展开更多
关键词 测量 数字孪生 隧道变形检测 表面重建 有限元 激光点云
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基于点云增强优化的泊松重建算法 被引量：13
19
作者 刘涛 高媛 +1 位作者 秦品乐 王丽芳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第3期940-943,948,共5页
为了提高大规模散乱点云的重建精度和效率,针对泊松算法在实际工程应用过程中产生的数据空白现象以及不能很好地捕捉重建表面局部细节的缺陷提出了改进。通过对采样点中的异常点进行详细分析,根据分析结果进行相应的降噪后处理,利用双... 为了提高大规模散乱点云的重建精度和效率,针对泊松算法在实际工程应用过程中产生的数据空白现象以及不能很好地捕捉重建表面局部细节的缺陷提出了改进。通过对采样点中的异常点进行详细分析,根据分析结果进行相应的降噪后处理,利用双三次样条插值方程拟合曲面,能够很好地修复孔洞,解决点云模型全局偏移的问题,形成新的采样点,采用最小二乘法精确计算并调整了点云数据法向量;实验解决了传统算法重建的面片质量问题,使重建出的表面细节更加显著。实验结果表明,该方法具有良好的适用性,具有较高的重建效率和精度。 展开更多
关键词 点云重建 双三次样条插值方程 最小二乘法 泊松方程 隐式曲面 孔洞修复
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基于径向基函数的残缺点云数据修复 被引量：33
20
作者 陈飞舟 陈志杨 +2 位作者 丁展 叶修梓 张三元 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期1414-1419,共6页
提出一种具有较强鲁棒性的残缺点云数据修复算法,借助kD tree寻找点云的缺陷边界,确定点云的缺陷区域;然后利用二次曲面的特性参数化边界点列;最后,通过径向基函数表示的插值曲面计算位于残缺区域内部的数据点,实现残缺点云数据的修复.
关键词 点云 孔洞修补 径向基函数 插值曲面 参数化
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