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基于SwinPoinTr的视角受限下杏鲍菇表型参数测量方法
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作者 谢立敏 黄轶 +2 位作者 吴昊宇 叶大鹏 方兵 《农业机械学报》 北大核心 2025年第3期148-157,共10页
针对菇房内杏鲍菇表型参数测量任务中,由于扫描设备视角受限,扫描的杏鲍菇点云出现残缺问题,基于AdaPoinTr(Adaptive geometry-aware point transformers)提出了改进的SwinPoinTr模型,实现了对残缺杏鲍菇点云的准确补全和杏鲍菇表型参... 针对菇房内杏鲍菇表型参数测量任务中,由于扫描设备视角受限,扫描的杏鲍菇点云出现残缺问题,基于AdaPoinTr(Adaptive geometry-aware point transformers)提出了改进的SwinPoinTr模型,实现了对残缺杏鲍菇点云的准确补全和杏鲍菇表型参数的测量。该方法在使用提出的特征重塑模块的基础上,构建具有几何感知能力的层次化Transformer编码模块,提高了模型对输入点云的利用率和模型捕捉点云细节特征的能力。然后基于泊松重建方法完成了补全点云表面重建,并测量到杏鲍菇表型参数。实验结果表明,本文所提算法在残缺杏鲍菇点云补全任务中,模型倒角距离为1.316×10^(-4),地球移动距离为21.3282,F1分数为87.87%。在表型参数估测任务中,模型对杏鲍菇菌高、体积、表面积估测结果的决定系数分别为0.9582、0.9596、0.9605,均方根误差分别为4.4213 mm、10.8185 cm^(3)、7.5778 cm^(2)。结果证实了该研究方法可以有效地补全残缺的杏鲍菇点云,可以为菇房内杏鲍菇表型参数测量提供基础。 展开更多
关键词 杏鲍菇 智慧菇房 表型参数 点云补全 泊松重建 Swinpointr
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Coincidence Point and Common Fixed Point Theorems on b-Metric-like Spaces
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作者 LUO Ting 《应用数学》 北大核心 2025年第3期831-840,共10页
In this paper,we establish common fixed point theorems for expansive map?pings on b-metric-like space and coincidence point for f-weakly isotone increasing mappings in partially ordered b-metric-like space.The main re... In this paper,we establish common fixed point theorems for expansive map?pings on b-metric-like space and coincidence point for f-weakly isotone increasing mappings in partially ordered b-metric-like space.The main results generalize and extend several well-known comparable results from the existing literature.Moreover,some examples are provided to illustrate the main results. 展开更多
关键词 b-metric-like space Partially ordered b-metric-like space Expansive mapping f-weakly isotone mapping Coincidence point Common fixed point
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基于改进PointNet++的城市道路点云分类方法
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作者 田晟 熊辰崟 龙安洋 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期1-14,共14页
城市道路场景的点云数据量巨大、类别分布不平衡且密度极不均匀,导致现有的点云分类方法难以满足高精度分类的需求。为了解决现有PointNet++网络对局部特征提取不充分的问题,本文充分考虑场景的上下文信息和点之间的全局依赖性,构建融... 城市道路场景的点云数据量巨大、类别分布不平衡且密度极不均匀,导致现有的点云分类方法难以满足高精度分类的需求。为了解决现有PointNet++网络对局部特征提取不充分的问题,本文充分考虑场景的上下文信息和点之间的全局依赖性,构建融合上下文信息的PointNet++点云分类网络模型。首先,基于注意力机制设计局部特征聚合模块,通过动态地融合邻域点特征以充分捕获局部信息。其次,考虑现有的分类模型不能顾及上下文信息,导致复杂场景下的分类性能受限,本文构建上下文感知模块和双注意力模块,从多个维度提取上下文信息,进一步增强特征的表达能力。实验结果表明:改进模型在大型点云数据集下具有更高的分类精度及更强的泛化性能(总体分类精度在Oakland和Paris公开数据集上分别为98.70%和96.84%),更适用于大规模点云分类。 展开更多
关键词 点云分类 pointNet++ 局部特征 注意力机制 上下文信息 城市道路
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基于Point Transformer方法的鱼类三维点云模型分类
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作者 胡少秋 段瑞 +3 位作者 张东旭 鲍江辉 吕华飞 段明 《水生生物学报》 北大核心 2025年第2期146-155,共10页
为实现对不同鱼类的精准分类,研究共采集110尾真实鱼类的三维模型,对获取的3D模型进行基于预处理、旋转增强和下采样等操作后,获取了1650尾实验样本。然后基于Point Transformer网络和2个三维分类的对比网络进行数据集的分类训练和验证... 为实现对不同鱼类的精准分类,研究共采集110尾真实鱼类的三维模型,对获取的3D模型进行基于预处理、旋转增强和下采样等操作后,获取了1650尾实验样本。然后基于Point Transformer网络和2个三维分类的对比网络进行数据集的分类训练和验证。结果表明,利用本实验的目标方法Point Transformer获得了比2个对比网络更好的分类结果,整体的分类准确率能够达到91.9%。同时对所使用的三维分类网络进行有效性评估,3个模型对于5种真实鱼类模型的分类是有意义的,其中Point Transformer的模型ROC曲线准确率最高,AUC面积最大,对于三维鱼类数据集的分类最为有效。研究提供了一种可以实现对鱼类三维模型进行精准分类的方法,为以后的智能化渔业资源监测提供一种新的技术手段。 展开更多
关键词 点云处理 point Transformer 三维模型 鱼类分类
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基于三维点云和改进PointNet++的大田烟株叶片计数方法
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作者 南德旺 李军营 +3 位作者 梁虹 马二登 张宏 肖恒树 《中国烟草科学》 北大核心 2025年第3期89-97,共9页
烟草植株叶片数是估计烟叶产量的重要表型参数之一。针对传统人工烟株叶片计数困难问题,提出一种结合三维点云和改进PointNet++的大田烟株叶片计数方法。该方法利用无人机倾斜摄影获取大田烟株图片进而生成三维点云,然后利用改进的Point... 烟草植株叶片数是估计烟叶产量的重要表型参数之一。针对传统人工烟株叶片计数困难问题,提出一种结合三维点云和改进PointNet++的大田烟株叶片计数方法。该方法利用无人机倾斜摄影获取大田烟株图片进而生成三维点云,然后利用改进的PointNet++算法实现叶片点云分割,该算法应用KAN网络代替MLP提高算法学习能力,减少训练损失;并提出一种融合DGST网络和DBB多元分支块的DGSTD注意力机制提升准确性;此外,引入Varifocal loss解决各类别点云比例不平衡问题;最后采用MeanShift聚类算法实现叶片点云聚类,对应得到叶片数。结果表明,该算法点云分割的准确率为92.55%,平均交并比为76.33%,较原始模型分别提高2.06、2.81百分点;叶片估测精确率为94.35%,在三维空间内实现了大田烟株叶片计数。 展开更多
关键词 大田烟株 叶片计数 pointNet++ 三维点云 无人机倾斜摄影
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基于Transformer和PointNet++的毫米波雷达人体姿态估计 被引量:2
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作者 李阳 刘毅 +3 位作者 李浩 张刚 徐明枫 郝崇清 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期433-441,共9页
人体姿态估计作为动作识别领域中的研究热题被广泛地应用在医疗、安防和监控等方面,对推动相关行业的智能化发展具有重要意义。但目前基于图像的人体姿态估计对环境要求较高且隐私性差。基于此,提出了一种基于毫米波雷达点云的人体姿态... 人体姿态估计作为动作识别领域中的研究热题被广泛地应用在医疗、安防和监控等方面,对推动相关行业的智能化发展具有重要意义。但目前基于图像的人体姿态估计对环境要求较高且隐私性差。基于此,提出了一种基于毫米波雷达点云的人体姿态估计方法,该方法使用PointNet++对毫米波雷达点云进行特征提取,与基于CNN的姿态估计方法相比,其在各关节点的MSE,MAE,RMSE值更低。此外,为了解决毫米波雷达点云稀疏的问题,使用了一种多帧点云拼接策略,以增加点云的数量,其中以拼接三帧点云为输入的模型相比于原始模型的MSE和MAE值分别降低了0.22 cm和0.72 cm,有效地缓解了点云过于稀疏的问题。最后,为了充分利用不同点云之间的时序特征,将Transformer与PointNet++相结合,并通过消融实验证明了多帧点云拼接策略和加入Transformer结构这两种方法的有效性,其MSE和MAE两个指标值分别达到了0.59 cm和5.41 cm,为实现性能更优的射频人体姿态估计提供了一种新思路。 展开更多
关键词 人体姿态估计 毫米波雷达 pointNet++ 点云数据 TRANSFORMER
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基于DI-PointNet的变电站主设备点云高精度语义分割方法 被引量:1
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作者 裴少通 孙海超 +2 位作者 孙志周 胡晨龙 祝雨馨 《电工技术学报》 北大核心 2025年第9期2917-2930,共14页
在变电站机器人巡检任务中,三维点云数据的高精度语义分割是关键技术之一,有助于机器人理解电力设备、障碍物和其他物体的空间布局。然而,现有的点云分割算法在变电站场景中的应用效果有限,准确度较低、计算复杂度高,难以实现对变电站... 在变电站机器人巡检任务中,三维点云数据的高精度语义分割是关键技术之一,有助于机器人理解电力设备、障碍物和其他物体的空间布局。然而,现有的点云分割算法在变电站场景中的应用效果有限,准确度较低、计算复杂度高,难以实现对变电站主设备点云的准确分割。为了解决这一问题,该文提出了一种基于PointNet++的DI-PointNet算法。首先,采用双层连续变换器模块增强点云之间的信息交互,有效地聚合长距离上下文,增大网络有效感受野;其次,通过分层键采样策略生成自注意力机制所需的键值,降低算法复杂度;最后,使用倒置残差模块,通过倒置瓶颈设计和残差连接缓解梯度消失,有效地增加模型的深度,同时降低计算复杂度。此外,该文构建了变电站点云数据集,对DI-PointNet算法进行详细的消融实验,并与主流深度学习算法和电力领域典型点云分割算法进行对比。实验验证结果表明,DI-PointNet算法对变电站主设备点云分割的平均交并比达到82.5%,相比PointNet++算法提高了2.1个百分点,且总体精度提高了3.4个百分点,达到90.1%。DI-PointNet算法为智能电力设备巡检和维护提供了有效的解决方案。 展开更多
关键词 点云语义分割 双层连续变换器 分层键采样 倒置残差 变电站
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基于Point-Attention点云分类的激光雷达故障诊断方法研究
8
作者 谭光兴 程星 陈海峰 《现代电子技术》 北大核心 2025年第20期10-17,共8页
在智能车辆和自主机器人领域,激光雷达传感器因高精度和可靠性,被广泛应用于环境感知和物体检测,因此其故障诊断尤为重要。激光雷达内部的故障往往有固件提醒,而外部环境因素导致的故障检测挑战较大,比如车辆形变、污垢等导致的激光点... 在智能车辆和自主机器人领域,激光雷达传感器因高精度和可靠性,被广泛应用于环境感知和物体检测,因此其故障诊断尤为重要。激光雷达内部的故障往往有固件提醒,而外部环境因素导致的故障检测挑战较大,比如车辆形变、污垢等导致的激光点云遮挡故障,难以直接在固件层面体现,需通过外部检测进行诊断。为此,提出一种基于Point-Attention激光雷达遮挡故障诊断方法。首先,结合多头几何注意力机制模块与CBAM模块、残差连接机制,增强了模型对点云数据中关键特征的提取能力,提高了分类准确性和鲁棒性;在真实的ScanObjectNN数据集和ModelNet40基准数据集上对Point-Attention模型进行了实验。该模型在分类任务上准确率分别达到了93.7%、82.5%。其次,融合了一种时间特征捕捉机制,从而使模型能够更好地适应现实场景中的时间相关性,进而更准确地处理激光雷达的遮挡故障。实验结果表明,所提方法能有效诊断激光雷达遮挡故障,最佳总体精度达99%以上,为激光雷达故障诊断提供了一种高效准确的解决方案。 展开更多
关键词 激光雷达 故障诊断 点云分类 残差连接 遮挡检测 时间特征捕捉
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Triple point path prediction for height of burst explosion in highaltitude environment
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作者 Rui Li Minghang Hu +4 位作者 Rui Sun Yajing Chen Yan Li Quan Wang Xiaorong Cui 《Defence Technology(防务技术)》 2025年第4期109-119,共11页
Accurately forecasting the triple point(TP)path is essential for analyzing blast loads and assessing the destructive effectiveness of the height of burst explosion.Empirical models that describe the TP path under norm... Accurately forecasting the triple point(TP)path is essential for analyzing blast loads and assessing the destructive effectiveness of the height of burst explosion.Empirical models that describe the TP path under normal temperature and pressure environments are commonly employed;however,in certain configurations,such as at high-altitudes(HAs),the environment may involve low temperature and pressure conditions.The present study develops a theoretical prediction model for the TP path under reduced pressure and temperature conditions,utilizing the image bursts method,reflected polar analysis,and dimensional analysis.The model's accuracy is evaluated through numerical simulations and experimental data.Results indicate that the prediction model effectively evaluates the TP path under diminished temperature and pressure conditions,with most predictions falling within a±15%deviation.It was found that the TP height increases with altitude.As the altitude rises from 0 m to 10,000 m,the average TP height increases by 61.7%,87.9%,109.0%,and 134.3%for the scaled height of burst of 1.5 m,2.0 m,2.5 m,and 3.0 m,respectively.Moreover,the variation in TP height under HA environments closely mirrors that observed under corresponding reduced pressure conditions.In HA environments,only the effect of low-pressure conditions on the TP path needs to be considered,as the environmental lowtemperature has a minimal effect. 展开更多
关键词 Blast wave Triple point HIGH-ALTITUDE Mach reflection Height of burst
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基于改进PointNet++网络和ICP算法的堆叠零件位姿估计
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作者 栾庆磊 吴叶 +1 位作者 常昕昱 毛宜东 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第5期112-120,共9页
针对工业零件散乱摆放、相互堆叠带来的识别困难、位姿估计不准确等问题,文中提出了一种基于改进PointNet++点云分割网络与迭代最近点(ICP)配准算法的零件位姿估计方法。首先,利用PyBullet仿真工具模拟零件的堆叠场景并制作点云数据集;... 针对工业零件散乱摆放、相互堆叠带来的识别困难、位姿估计不准确等问题,文中提出了一种基于改进PointNet++点云分割网络与迭代最近点(ICP)配准算法的零件位姿估计方法。首先,利用PyBullet仿真工具模拟零件的堆叠场景并制作点云数据集;然后,改进PointNet++网络的损失函数和K-均值聚类算法的质心选择策略,将场景点云中的目标零件分割出来;最后,改进ICP点云配准算法的误差目标函数,估计目标零件的位姿信息。实验结果表明:实例分割的平均准确率和轮廓系数分别为92.88%和0.68,位姿估计的配准误差和耗时分别为0.926×10-6cm和24.64 s,证明了所提方法能够准确分割堆叠场景中的目标零件,且在位姿估计精度和效率方面均具有更好的效果。 展开更多
关键词 位姿估计 迭代最近点配准算法 pointNet++网络 K-均值聚类算法
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基于SGPointNet++模型的奶牛点云分割与表型自动测定系统设计
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作者 赵健 周国源 +3 位作者 王智文 李国亮 钟发钢 李嘉位 《农业机械学报》 北大核心 2025年第3期180-187,共8页
针对奶牛体尺人工测量工作量大、容易引起应激反应等问题,利用奶牛点云的三维重建以及点云分割技术,提出改进的点云分割模型并实现奶牛体尺数据的自动计算。本文以中国华西牛为研究对象,通过奶牛三维点云采集系统,采集115头奶牛的212组... 针对奶牛体尺人工测量工作量大、容易引起应激反应等问题,利用奶牛点云的三维重建以及点云分割技术,提出改进的点云分割模型并实现奶牛体尺数据的自动计算。本文以中国华西牛为研究对象,通过奶牛三维点云采集系统,采集115头奶牛的212组点云数据;采用Super-4pcs算法配准、进行空间直通滤波、基于邻域的离群点滤波完成奶牛点云的三维重建;基于PointNet++点云分割算法,结合SGE空间分组增强模块,提出改进的SGPointNet++模型,用于奶牛点云分割处理,进一步测量了体高、胸围、腹围、十字部高4个体尺数据。实验结果表明,SGPointNet++模型在测试集上分割平均交并比为81.87%,相较于PointNet、ASSANet、PointNeXt、PointNet++模型分别高27.82、1.55、1.19、1.07个百分点;体尺测量对于体高、胸围、腹围、十字部高平均绝对百分比误差分别为2.38%、3.05%、1.32%、1.69%,表明该方法可用于奶牛体尺测量,在降低工作量的同时保证了计算精度,为动物表型数据连续测定提供方法支撑,为分割和体尺计算模型改进提供技术参考。 展开更多
关键词 奶牛点云 三维重建 分割 体尺测量
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基于双重池化注意力机制和竖直特征融合的DV-PointPillars三维目标检测模型
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作者 潘玉恒 任晨 +1 位作者 鲁维佳 李洋 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第5期793-801,共9页
为了改善柱体化三维目标检测模型中存在的柱体特征表征能力不足、误检漏检的问题,提出一种基于双重池化注意力机制和竖直特征融合的DV-PointPillars模型。在编码网络中引入最大和平均双重池化注意力机制,充分利用柱体内的点云信息,提升... 为了改善柱体化三维目标检测模型中存在的柱体特征表征能力不足、误检漏检的问题,提出一种基于双重池化注意力机制和竖直特征融合的DV-PointPillars模型。在编码网络中引入最大和平均双重池化注意力机制,充分利用柱体内的点云信息,提升柱体特征的表征能力;设计竖直区域特征提取网络,获取柱体在竖直方向上的特征信息,并在主干网络融合特征,改善编码方式导致的信息压缩问题,减少误判并提升遮挡情况的识别能力。采用KITTI数据集对汽车、行人、骑行者3个类别从简单、中等、困难3个难度进行实验。结果表明:相较于PointPillars模型,DV-PointPillars模型在增加3个模块后对车辆、行人、骑行者3个类别的3D平均检测准确度分别提升4.02%、5.17%、5.09%,显示出该模型的有效性。 展开更多
关键词 自动驾驶 环境感知 三维目标检测 点云 注意力池化
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基于轻量化PointNet网络的林果园喷雾作业靶标实时识别方法 被引量:3
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作者 刘慧 杜志鹏 +2 位作者 杨锋 张钰 沈跃 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期144-151,共8页
为了进一步提高喷雾机器人靶标检测的精准性、实时性和应用部署的实用性,该研究提出一种基于轻量化PointNet网络的林果园喷雾作业靶标实时识别方法。首先通过区域提取降采样、地面分割和改进DBSCAN聚类等点云预处理方法提取原始点云中... 为了进一步提高喷雾机器人靶标检测的精准性、实时性和应用部署的实用性,该研究提出一种基于轻量化PointNet网络的林果园喷雾作业靶标实时识别方法。首先通过区域提取降采样、地面分割和改进DBSCAN聚类等点云预处理方法提取原始点云中的靶标;然后通过移动最小二乘上采样将靶标点云转化为满足点云识别网络输入要求的点云数据;最终通过在PointNet网络中引入残差模块和改进循环剪枝算法轻量化PointNet网络,完成林果树靶标的实时识别。试验结果表明,在ModelNet40数据集上,轻量化PointNet网络可达89.7%的准确率;在实际苗圃环境的试验中,该研究方法对靶标的识别准确率可达92.49%,同时误识率与拒识率分别为13.4%和6.47%,相较PointNet网络识别准确率提升了4.38个百分点,误识率和拒识率分别降低了7.2和4.07个百分点;轻量化PointNet网络识别准确率仅比PointNet++网络低1.14个百分点,误识率和拒识率分别高了0.9和1.12个百分点。但是轻量化PointNet网络的模型参数量较PointNet网络和PointNet++网络的模型参数量显著减少,仅为PointNet网络的11.5%,PointNet++网络的27.02%;运算量相较PointNet网络、PointNet++网络分别减少13.3和76.79个百分点。该研究提出的轻量化PointNet网络具有较高的实时性、精确性和鲁棒性,能够满足林果园喷雾作业的靶标识别需求,可为林果园喷雾作业靶标实时识别提供参考。 展开更多
关键词 喷雾 机器人 林果园 点云预处理 轻量化pointNet网络 循环剪枝
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基于改进PointNet++的船体分段合拢面构件智能识别算法研究 被引量:1
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作者 李瑞 赵怡荣 +2 位作者 霍世霖 汪骥 史卫东 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期173-179,共7页
[目的]三维扫描仪获得的船体分段合拢面点云数据,具有精度高、数据量大的优势,能够很好地反映分段合拢面的建造状况。由于现有的PointNet++网络无法处理大容量点云数据,因此提出一种基于改进PointNet++的船体分段合拢面构件智能识别算法... [目的]三维扫描仪获得的船体分段合拢面点云数据,具有精度高、数据量大的优势,能够很好地反映分段合拢面的建造状况。由于现有的PointNet++网络无法处理大容量点云数据,因此提出一种基于改进PointNet++的船体分段合拢面构件智能识别算法,实现针对大容量船体分段合拢面点云数据构件的智能识别。[方法]基于超体素生长理论对船体分段合拢面点云数据进行分割及简化,构建船体分段合拢面点云数据集,并使用该数据集训练基于深度学习理论改进的PointNet++网络。[结果]网络模型在船体分段合拢面点云数据训练集和测试集上的收敛结果趋于稳定,在测试集上识别准确率达到90.012%。[结论]该方法具有良好的识别能力,能够完成船体分段合拢面构件的智能识别。 展开更多
关键词 船舶建造 人工智能 船体分段合拢面 点云数据 超体素生长 pointNet++ 智能识别
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基于DenseNet与PointNet融合算法的三维点云分割
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作者 吴烈权 周志峰 +1 位作者 时云 任朴林 《应用光学》 CAS 北大核心 2024年第5期982-991,共10页
点云分割对于智能驾驶、物体检测和识别、逆向工程等任务非常重要。PointNet是一种能够直接处理点云数据的方法,近年来在点云分割任务中得到广泛应用,但其分割精度较低,而PointNet++的计算成本又较高。针对以上问题,提出一种融合DenseNe... 点云分割对于智能驾驶、物体检测和识别、逆向工程等任务非常重要。PointNet是一种能够直接处理点云数据的方法,近年来在点云分割任务中得到广泛应用,但其分割精度较低,而PointNet++的计算成本又较高。针对以上问题,提出一种融合DenseNet和PointNet的算法,用于点云分割,并引入三分支混合注意力机制,以提高PointNet在提取局部特征方面的能力。基于密集连接卷积网络(DenseNet)思想,提出用DenseNet-STN和DenseNet-MLP结构来替代PointNet中的空间变换网络(STN)和多层感知机(MLP);同时,使用Add连接代替密集块(DenseBlock)中的Concat连接,以提高对点特征间相关性的准确性,同时不显著增加模型复杂度。DenseNet-PointNet能够提高复杂分类问题的泛化能力,实现对复杂函数更好的逼近,从而提高点云分割的准确率。有效性和消融实验结果表明,本文算法具有良好的性能。点云分割实验结果表明,DenseNet-PointNet在大多数类别中的交并比(IoU)都高于PointNet的IoU,并在部分类别中也高于PointNet++,参数量是PointNet++的47.6%,浮点运算量(FLOPs)是PointNet++的49.1%。实验结果验证了DenseNet-PointNet的可行性和有效性。 展开更多
关键词 点云分割 密集连接卷积网络 pointNet DenseNet-pointNet
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基于PointNet优化网络的铁路站台语义分割 被引量:2
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作者 鲁子明 黄世秀 +2 位作者 季铮 张思仪 黄翔翔 《现代电子技术》 北大核心 2024年第3期68-72,共5页
铁路站台点云语义分割是对铁路侵界现象进行检测的关键环节。文中以新型激光扫描测量系统采集的具有三维空间信息的点云数据为基础,在获取初步分割结果的基础上,设计PointNet网络整体结构提取点云数据全局特征,采用多层次金字塔结构对... 铁路站台点云语义分割是对铁路侵界现象进行检测的关键环节。文中以新型激光扫描测量系统采集的具有三维空间信息的点云数据为基础,在获取初步分割结果的基础上,设计PointNet网络整体结构提取点云数据全局特征,采用多层次金字塔结构对网络进行局部特征提取优化,实现铁路站台点云数据语义分割。研究表明,所提方法对实验点云数据的分割准确率达到84.5%,在铁路工程应用中的点云总体分割精度达到75.34%,在铁路检测中实现了大范围多尺度点云数据的可靠语义分割,满足铁路侵界现象检测分析需求。 展开更多
关键词 点云分割 深度学习 铁路站台 铁路侵界 pointNet 金字塔结构 深度神经网络 语义分割
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基于Point Transformer v2的点云枝叶分离方法研究
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作者 马津 陈一平 +3 位作者 韩汀 王朝磊 张小海 张吴明 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2024年第3期62-72,共11页
准确高效的点云枝叶分离对精确计算森林树木的垂直参数至关重要。然而,当前的研究方法计算成本高,且依赖先验知识导致泛化能力不足。针对以上问题,文章提出利用基于点特征的Transformer网络进行自动化的森林场景三维点云的枝叶分离研究... 准确高效的点云枝叶分离对精确计算森林树木的垂直参数至关重要。然而,当前的研究方法计算成本高,且依赖先验知识导致泛化能力不足。针对以上问题,文章提出利用基于点特征的Transformer网络进行自动化的森林场景三维点云的枝叶分离研究。该方法使用Point Transformer v2网络,首先利用网格编码模块提取可学习的局部结构关系,保留点云的几何拓扑结构;其次使用分组注意力实现多通道联合学习,降低特征的冗余度,提高计算的效率;最后构建了基于点的Transformer网络实现高精度森林树木三维点云语义分割,降低了对于先验知识的需求。使用地基激光扫描仪获取的加拿大和芬兰7个不同树种样地的三维点云数据,进行枝叶分离实验和精度评价。实验结果表明,网络整体精度(OA)为94.42%,mIoU为78.89%,能够适应不同树种、不同点云密度的森林场景的枝叶分离。 展开更多
关键词 三维点云 深度学习 枝叶分离 point TRANSFORMER V2
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基于PointNet++的邻域特征增强点云语义分割方法 被引量:4
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作者 李松 张安思 +1 位作者 伍婕 张保 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第7期174-179,共6页
随着智能驾驶、机器人导航等以点云为基础的应用蓬勃发展,点云语义分割逐渐成为研究热点。然而,现有的点云语义分割方法存在局部特征提取不充分、特征融合不完整的缺陷。针对这些不足,提出了对应的解决方案。对于局部特征提取不充分的现... 随着智能驾驶、机器人导航等以点云为基础的应用蓬勃发展,点云语义分割逐渐成为研究热点。然而,现有的点云语义分割方法存在局部特征提取不充分、特征融合不完整的缺陷。针对这些不足,提出了对应的解决方案。对于局部特征提取不充分的现象,通过嵌入邻域点的坐标、方向、距离等相关信息去关联邻域点的显式特征。对于特征融合不完整的现象,提出了一种最大池化与自注意力池化相结合的混合池化方法。网络架构基于PointNet++,并结合提出的局部特征提取和融合方法,在S3DIS数据集上的实验结果表明,与基线方法PointNet++相比,各评价指标都有不同程度的提高,证实了新方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 三维点云 语义分割 特征提取 深度学习
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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
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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。 展开更多
关键词 空调散热器 点云数据精简 pointNet 语义分割
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基于PointNet++的焊装夹具零件识别 被引量:2
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作者 徐华 陶长城 乐鑫淼 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第4期141-144,共4页
焊装夹具是汽车白车身焊接生产线中重要的组成部分,有效的管理和归纳焊装夹具零件设计数模能够显著提高设计效率。将原始设计数模离散为点云,利用点云数据和PointNet++深度学习网络探讨了一种焊装夹具零件智能分类方法,并对比各模型的... 焊装夹具是汽车白车身焊接生产线中重要的组成部分,有效的管理和归纳焊装夹具零件设计数模能够显著提高设计效率。将原始设计数模离散为点云,利用点云数据和PointNet++深度学习网络探讨了一种焊装夹具零件智能分类方法,并对比各模型的分类精度,选取运行效率和精度最高的单尺度分组(SSG)模型完成焊装夹具零件的分类。训练结果表明,该方法在验证集上的准确率为97.5%,型块、连接块、定位销、销座、支座的验证集类内准确率分别为92.5%、97.5%、100%、97.5%和100%。这些结果表明该方法具有较高的识别精度,能够满足焊装夹具零件分类的精度要求。 展开更多
关键词 焊装夹具 三维点云 分类 pointNet++
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