基于多模态表情编码与时序建模的三维人脸重建

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作者 何骁龙 达飞鹏 盖绍彦 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第8期233-245,共13页

高保真表情生成是虚拟人、三维人脸重建的重要研究方向。现有方法通常仅基于音频驱动或图像等单一模态,生成的表情难以展现丰富的情感特征,同时缺乏帧间一致性,导致动态呈现效果不足。为解决上述问题,提出了一种基于图像、文本和音频的... 高保真表情生成是虚拟人、三维人脸重建的重要研究方向。现有方法通常仅基于音频驱动或图像等单一模态,生成的表情难以展现丰富的情感特征,同时缺乏帧间一致性,导致动态呈现效果不足。为解决上述问题,提出了一种基于图像、文本和音频的三模态表情编码方法。通过引入跨模态特征融合机制,充分挖掘各模态之间的内在关联,从而精确控制面部表情的生成,确保情感表达的自然性与准确性。此外,设计了一个时序建模模块,捕捉动态表情中的时序依赖关系,确保生成的表情在时间维度上具备平滑的过渡与一致性。在公开数据集上进行实验,所提方法在表情生成的自然性、音视频同步性以及帧间一致性方面取得有效进展。具体而言,在AffectNet数据集上的单张图像重建任务中,情绪一致性准确率达到79%;而在VoxCeleb数据集上动态人脸生成任务中,生成的人脸情绪一致性准确率达到68%。 展开更多

关键词 三维点云 人脸重建 模态融合 表情生成 时序建模 计算成像

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洞内外实景三维数据采集与融合技术--以宜兴善卷洞为例

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作者 郭震冬 吴昊 +1 位作者 顾正东 黄亮 《测绘通报》 北大核心 2025年第8期149-152,共4页

针对实景三维建设中复杂室内及地下空间建模研究不足的问题,本文提出了一种融合三维点云与视频影像的实景三维建模方法。首先,利用SLAM技术获取洞内高精度激光点云数据,并通过贴近摄影测量采集多角度视频影像;然后,采用SFM算法生成密集... 针对实景三维建设中复杂室内及地下空间建模研究不足的问题,本文提出了一种融合三维点云与视频影像的实景三维建模方法。首先,利用SLAM技术获取洞内高精度激光点云数据,并通过贴近摄影测量采集多角度视频影像;然后,采用SFM算法生成密集匹配点云,结合ICP算法实现异源数据的精确配准,构建兼具结构特征与纹理信息的洞内三维模型;最后,将洞内模型与无人机倾斜摄影测量的洞外地形级实景三维场景融合,形成统一的数字孪生平台。研究结果表明,该方法实现了洞内外场景的高精度还原与虚实融合,为地下复杂空间建模提供了可靠的技术参考。 展开更多

关键词 SLAM技术 近景摄影测量 无人机倾斜摄影测量 视频与点云融合建模 洞内外三维融合建模

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点云骨架匹配在改进建筑实景三维模型完整性中的应用

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作者 李炳豪 黄小林 +2 位作者 孙保燕 王子扬 赵永健 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第17期7285-7292,共8页

探讨一种基于骨架匹配的建筑点云融合方法,旨在解决建筑实景三维模型中模型缺失的挑战。该方法首先通过建筑实景三维逆向建模,利用所得的逆向点云数据结合原有建筑设计数据生成正向点云模型。随后,运用基于旋转对称轴(rotational symmet... 探讨一种基于骨架匹配的建筑点云融合方法,旨在解决建筑实景三维模型中模型缺失的挑战。该方法首先通过建筑实景三维逆向建模,利用所得的逆向点云数据结合原有建筑设计数据生成正向点云模型。随后,运用基于旋转对称轴(rotational symmetry axis,ROSA)的方法分别从建筑逆向点云模型和正向点云模型中提取模型骨架线。最终,通过正逆向骨架线匹配,实现建筑正向和逆向点云模型的融合,进而重构出完整性较高的三维模型。实验验证显示,该方法显著减少了模型缺失区域,为建筑实景三维建模和逆向工程领域提供了新的思路和方法。 展开更多

关键词 骨架匹配 ROSA 实景三维模型 建筑点云融合 模型缺失

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基于融合Transformer模型的配电线路激光点云分割算法

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作者 代洲 刘燕 +3 位作者 毛先胤 虢韬 徐梁刚 程桂仙 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期139-146,共8页

激光点云模型为后续的配电线路检测与管理提供了重要的支撑,现阶段大多数配电通道都已经构建了相应的激光点云模型。由于点云模型数量的增加,有效提取关键部件(如导线、绝缘子等)的位置信息成为了一项重要任务。为了进一步提升对点云模... 激光点云模型为后续的配电线路检测与管理提供了重要的支撑,现阶段大多数配电通道都已经构建了相应的激光点云模型。由于点云模型数量的增加,有效提取关键部件(如导线、绝缘子等)的位置信息成为了一项重要任务。为了进一步提升对点云模型中配电线路、杆塔、绝缘子等关键部件分割、提取的精准性和效率,该文提出一种基于融合Transformer模型的配电线路激光点云分割算法。考虑到配电线路点云中需要更为关注细节特征的影响,构建了一种双通道平行架构的特征提取模块用于提取高频和低频特征,其中低频特征通过平均池化和基于融合Transformer模型的特征提取器进行处理,高频特征通过最大池化和包含卷积层的多层感知机(MLP)模块进行处理;将两个通道获取的特征向量进行融合,以提升对细节特征的提取能力。此外,考虑到MLP模块在特征处理方面的能力,将融合后特征再次输入MLP模块中作进一步处理,实现了对点云目标的准确分割。该文还开展了大量的实验,验证了所提算法的准确性和有效性。该算法具有提高无人机巡检精度、增强自动化水平、提升鲁棒性、融合多源数据和降低巡检成本等多方面的潜在优势。 展开更多

关键词 Transformer模型 配电线路通道 特征融合 激光点云 神经网络

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多源数据融合的BIM逆向建模技术在历史文化街区保护中的应用

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作者 邢旺 方正 +3 位作者 徐毅 张仓皓 孙联曾 王召泽 《测绘通报》 北大核心 2025年第8期159-163,178,共6页

本文针对既有建筑传统建模在历史文化街区保护中存在的模型完整度低、数据精度不稳定等问题,提出了“全域采集-数据融合-智能重建”技术体系。通过三维激光扫描与多视角摄影测量技术,分别获取建筑毫米级几何框架与高分辨率纹理信息,采... 本文针对既有建筑传统建模在历史文化街区保护中存在的模型完整度低、数据精度不稳定等问题,提出了“全域采集-数据融合-智能重建”技术体系。通过三维激光扫描与多视角摄影测量技术,分别获取建筑毫米级几何框架与高分辨率纹理信息,采用改进的SICP算法实现多源点云精准融合,最终利用BIM逆向建模构建蕴含建筑信息的实景三维模型。结果表明,该方法模型几何精度达毫米级,完整度超98%,支持多维时空信息叠加分析,为街区预防性保护、虚拟修复及活化利用提供全生命周期解决方案。 展开更多

关键词 BIM逆向建模 三维激光扫描 历史文化街区 点云融合

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基于多源数据融合的实时测量系统应用探索

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作者 吴念辉 饶登峰 +3 位作者 吕凯 黄育华 谢运斌 陈杰 《南水北调与水利科技(中英文)》 北大核心 2025年第S1期137-141,共5页

针对建筑工程中BIM技术与三维激光扫描技术在融合及工程应用实施层面存在的动态测量能力不足、数据同步性与系统实时联动性欠缺等问题,开发一套多源数据融合的实时测量系统。该系统集成实时智能化放样技术、多源模型可视化分析技术以及... 针对建筑工程中BIM技术与三维激光扫描技术在融合及工程应用实施层面存在的动态测量能力不足、数据同步性与系统实时联动性欠缺等问题,开发一套多源数据融合的实时测量系统。该系统集成实时智能化放样技术、多源模型可视化分析技术以及BIM协同支持模块,实现了激光点云、BIM模型与测量机器人的高效融合。通过测量机器人获取施工现场的实时数据,并与扫描点云及理论模型进行对比纠偏,为现场决策提供技术依据。实际项目验证表明:该系统实现了实测点云、BIM设计模型和实时采集数据的灵活融合,在项目施工、设计与管理等不同阶段均能发挥作用,促进跨部门协同作业,提高工作效率和成果质量,为施工项目的全流程管理提出了新的解决方案。 展开更多

关键词 多源数据融合 实时测量系统 BIM 三维激光点云 测量机器人

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基于雷视融合的轨道三维点云重构研究 被引量：2

7

作者 何庆 付彬 +4 位作者 王启航 曾楚琦 郝翔 王平 袁泉 《北京交通大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期69-77,共9页

针对激光雷达无法采集真实色彩信息、图像三维重构点云精度低等单一传感器面临的问题,提出一种融合激光点云与图像对轨道进行三维重建的方法.首先,通过平滑和映射紧耦合的激光雷达惯性里程计(Lidar Inertial Odometry via Smoothing and... 针对激光雷达无法采集真实色彩信息、图像三维重构点云精度低等单一传感器面临的问题,提出一种融合激光点云与图像对轨道进行三维重建的方法.首先,通过平滑和映射紧耦合的激光雷达惯性里程计(Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping,LIO-SAM)进行实时轨道激光点云建图;然后,利用尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法提取多幅图像上的特征点,并通过匹配相同特征点的方式计算多视角图像之间的几何关系,由运动结构恢复(Structure From Motion,SFM)和多视角密集匹配(Multi-View Stereo,MVS)算法寻找、聚簇和生成包含轨道纹理色彩信息的稠密图像点云;最后,将轨道板的平面特征和钢轨线性特征作为索引特征,采用迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法将图像点云与激光点云进行合并配准,并以激光点云空间位置信息为基准,融合图像点云纹理色彩信息得到精准且真实感强的轨道三维模型.研究结果表明:相较于传统配准算法,改进算法的形状参数和最近邻点分布指标分别提升83.4%和85.9%;对轨道点云进行目标识别时,融合点云的总体精度较原始点云提升7.7%,在平均精度和均值交并等指标上表现更优;通过轨道融合点云计算得到的轨距、高差与实测数据的对比误差在3 mm以内,证明了轨道三维点云重构方法的有效性. 展开更多

关键词 铁路轨道建模 雷视融合 数据融合 轨道点云模型

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融合多源空间数据的复杂场景真三维模型构建方法 被引量：7

8

作者 周保兴 王兵 +2 位作者 张航钒 马登月 刘喜珠 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第4期13-17,共5页

城市三维模型已经在城市建设、社会服务等诸多领域得到广泛应用,为快速、精确地构建三维城市模型,满足城市精细规划和管理的需求,本文围绕快速、合理、准确地构建真三维模型这一主线,以城市地形和地物为研究对象,提出了由地形到地物、... 城市三维模型已经在城市建设、社会服务等诸多领域得到广泛应用,为快速、精确地构建三维城市模型,满足城市精细规划和管理的需求,本文围绕快速、合理、准确地构建真三维模型这一主线,以城市地形和地物为研究对象,提出了由地形到地物、由概略到精细的城市三维模型快速构建方案,实现了城市基础地形、建筑物和其他三维场景的快速建模,并基于Skyline平台对提出的建模思路进行了具体的实现,形成了完整的操作流程。 展开更多

关键词 多源空间数据 数据转换 融合建模 点云数据 倾斜影像

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基于特征点动态选择的三维人脸点云模型重建 被引量：3

9

作者 陈素雅 何宏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期629-634,共6页

针对典型的点云配准方法中伪特征点过多导致配准效率低和配准结果不精确的问题,提出一种基于特征点动态选择的三维人脸点云模型重建方法。该方法在粗配准阶段,采用动态特征矩阵求解法获取粗匹配特征变换矩阵以避免伪特征点的干扰。在精... 针对典型的点云配准方法中伪特征点过多导致配准效率低和配准结果不精确的问题,提出一种基于特征点动态选择的三维人脸点云模型重建方法。该方法在粗配准阶段,采用动态特征矩阵求解法获取粗匹配特征变换矩阵以避免伪特征点的干扰。在精配准过程中,采用二次加权法向量垂直距离法在人脸流形表面选择更有效的特征点以减少伪特征点的数量,并采用基于特征融合与局部特征一致性的迭代最近点方法进行精配准。经过对比实验验证了算法的可行性,实验结果表明,该算法能够实现高精度且快速的三维人脸点云模型重建,且均方根误差达到1.8165 mm,相较其他算法,其在模型重建精度和效率方面都有所提升,具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 三维人脸点云模型重建 动态特征矩阵 二次加权法向量垂直距离 特征融合 局部特征一致性

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基于ALS和TLS融合数据的枝条属性因子构建木材材积模型

10

作者 虞晨音 温小荣 +1 位作者 汪求来 叶金盛 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期33-43,共11页

【目的】立木材积作为森林蓄积量估算的重要单元,具有重要的森林资源调查意义,研究基于多源激光雷达手段获取立木枝条属性因子的方法,探究树木点云构建更优立木材积预测模型的能力。【方法】本文基于地基激光雷达(TLS)与机载激光雷达(A... 【目的】立木材积作为森林蓄积量估算的重要单元,具有重要的森林资源调查意义,研究基于多源激光雷达手段获取立木枝条属性因子的方法,探究树木点云构建更优立木材积预测模型的能力。【方法】本文基于地基激光雷达(TLS)与机载激光雷达(ALS)融合的点云数据,运用几何特征树木骨架和提取不完全模拟水分和养分传输算法(ISTTWN),建立三维树木模型,并获取杨树单木的枝条属性因子。通过构建以枝条属性因子为自变量的立木材积预测模型,探索构建林分蓄积量最优估测模型。【结果】融合后的枝条属性因子较融合前精度有所提高,提取精度依次为着枝高度>枝长>弦长>着枝角度>分枝角度>弓高,其中枝长拟合度最高,R2达0.989。在利用特征参数与枝条属性因子构建材积预测模型中,基于枝条属性因子构建的模型较由特征参数建立的线性与非线性材积模型R^(2)分别提高0.088与0.110,RMSE则分别降低0.012与0.009 m^(3)。而将二者结合共同构建立木材积模型后,其线性与非线性模型拟合度分别达0.729与0.759,为六组材积预测模型中最佳。【结论】TLS与ALS融合点云数据后,由于数据之间的相互弥补,有效提高点云密度,在三维树木模型研建中能够显著的提高枝条属性因子的提取精度,同时在材积预测模型中加入枝条属性因子这一自变量能够有效提高模型预测的准确性。 展开更多

关键词 机载激光雷达 地基激光雷达 融合点云数据 枝条属性因子 材积预测模型

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面向倾斜摄影的实景模型融合技术与应用展望

11

作者 王雪茹 曹立佳 《电子测量技术》 北大核心 2024年第10期34-47,共14页

倾斜摄影技术对于大规模场景生成具有重要意义,为解决单依赖该技术所生成的实景模型存在的近地数据缺失且不具有内部结构的问题,该文从空地模型融合和宏微观模型融合两个层面展开了研究。首先回顾了倾斜摄影、三维激光扫描和建筑信息模... 倾斜摄影技术对于大规模场景生成具有重要意义,为解决单依赖该技术所生成的实景模型存在的近地数据缺失且不具有内部结构的问题,该文从空地模型融合和宏微观模型融合两个层面展开了研究。首先回顾了倾斜摄影、三维激光扫描和建筑信息模型三种主要技术,接着对不同层面的整体融合流程和各自的底层技术原理(点云配准、数据标准)进行了调查,对比分析了相关研究的优势与不足,并指出了各自的应用场景。该研究提出了解决倾斜摄影下实景模型问题的两类融合技术框架,讨论了两者所面临的问题,并对其未来发展作出了展望,旨在为相关领域学者提供参考。 展开更多

关键词 倾斜摄影 点云配准 数据标准 模型融合 三维实景模型

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三维激光扫描仪在建筑物精细重建中的应用 被引量：21

12

作者 李捷斌 王宁 赵春晨 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第8期126-129,共4页

数字城市建设的不断推进和三维数据采集技术的发展,对城市中重点地区建筑模型的精细程度提出了更高的要求。目前在大规模城市三维建模中,地面激光扫描与倾斜摄影测量联合建模的方法因其建模效率高被广泛应用。但其模型精细程度不能满足... 数字城市建设的不断推进和三维数据采集技术的发展,对城市中重点地区建筑模型的精细程度提出了更高的要求。目前在大规模城市三维建模中,地面激光扫描与倾斜摄影测量联合建模的方法因其建模效率高被广泛应用。但其模型精细程度不能满足重点地区建筑物建模精细度的要求,因此采用多源点云融合进行小区域高精度的三维建模。融合建模虽然模型精细度较高,但前期点云数据处理工作量较大,影响建模效率。本文提出一种建筑物精细建模的方法,并通过实际数据进行验证对比。结果表明,该方法在实现建筑物精细建模的同时,提高了密集点云的自动化处理程度和建模效率。 展开更多

关键词 三维激光扫描 点云融合 建筑物精细建模

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基于深度神经网络的自动驾驶场景三维目标检测算法 被引量：8

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作者 陆慧敏 杨朔 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期589-597,共9页

在自动驾驶场景中,使用激光雷达相机获取精确度较高、可感知距离的点云数据,因此,有效利用点云数据,实现目标检测是完成自动驾驶任务的关键技术.点云数据本身具有稀疏性、无序性和数据量较大的问题,传统的深度学习目标检测方法难以有效... 在自动驾驶场景中,使用激光雷达相机获取精确度较高、可感知距离的点云数据,因此,有效利用点云数据,实现目标检测是完成自动驾驶任务的关键技术.点云数据本身具有稀疏性、无序性和数据量较大的问题,传统的深度学习目标检测方法难以有效处理提取点云特征和满足准确度要求.针对这一现状,提出一种体素化卷积网络与多层感知机模型融合的三维目标检测方法,利用体素化卷积网络提取点云数据的全局特征,结合多层感知机所提取点云数据的局部特征与距离关系,再利用候选三维区域检测方法,可以改进三维目标分类与位置预测的精度和速度.采用德国卡尔斯鲁厄理工学院提供的KITTI自动驾驶数据集,对所提出的方法与经典的方法进行对比实验.结果表明,本研究所提出的方法比以往的方法在精度上有较大提升. 展开更多

关键词 自动驾驶 点云数据 三维目标表征 三维目标检测 深度神经网络 模型融合

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基于通道注意力和图卷积的激光三维目标检测 被引量：4

14

作者 马庆禄 黄筱潇 孔国英 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第9期2740-2746,共7页

针对三维目标检测时点云分区容易损失几何信息的问题,提出一种基于通道注意机制和图卷积的融合模型,建立基准网络级联构建特征增强层,加强基准网络对提取有效特征信息的敏感性,以提取局部点云几何结构特征,提升三维目标检测精度。根据KI... 针对三维目标检测时点云分区容易损失几何信息的问题,提出一种基于通道注意机制和图卷积的融合模型,建立基准网络级联构建特征增强层,加强基准网络对提取有效特征信息的敏感性,以提取局部点云几何结构特征,提升三维目标检测精度。根据KITTI数据集上的实验结果表明,融合模型将基准网络对行人的检测精度提升了4.25%,对自行车的检测精度提升了2.88%。实验结果表明,所提模型能够提高目标检测精度,特别有效提升了对小目标的检测精度。 展开更多

关键词 三维目标检测 通道注意 图卷积 特征增强层 激光点云 融合模型 小目标检测

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融合激光点云与影像点云的精细化DEM生成 被引量：11

15

作者 戴华毅 李守军 +3 位作者 张梓巍 阳凡林 毛冬海 陈祥 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第12期77-83,共7页

针对地面激光扫描及无人机航摄技术在实际外业测量中受视场角限制或遮挡等因素的影响而难以获取待测区域完整的点云数据的问题,本文在经典ICP算法的基础上,提出了一种顾及高程差异和点云密度的激光点云与影像点云融合方法。通过差分数... 针对地面激光扫描及无人机航摄技术在实际外业测量中受视场角限制或遮挡等因素的影响而难以获取待测区域完整的点云数据的问题,本文在经典ICP算法的基础上,提出了一种顾及高程差异和点云密度的激光点云与影像点云融合方法。通过差分数字高程模型对点云进行分块,并基于点云密度选取融合范围,将分块后的影像点云配准到激光点云的孔洞和稀疏区域。本文方法能够提高激光点云与影像点云的融合效果,保持激光点云的精度并保留更多的细节特征,实现激光点云与影像点云的高质量融合。 展开更多

关键词 激光点云 影像点云 分块配准 点云融合 差分数字高程模型

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基于多模态特征融合的三维点云分类方法 被引量：18

16

作者 顾砾 季怡 刘纯平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期279-284,共6页

针对点云数据本身信息量不足导致现有三维点云分类方法分类精度较低的问题,结合多模态特征融合,设计一种三维点云分类模型。通过引入投影图对点云数据信息进行扩充,将点云数据与图像数据同时作为输入,对PointCNN模型提取的点云特征与CN... 针对点云数据本身信息量不足导致现有三维点云分类方法分类精度较低的问题,结合多模态特征融合,设计一种三维点云分类模型。通过引入投影图对点云数据信息进行扩充,将点云数据与图像数据同时作为输入,对PointCNN模型提取的点云特征与CNN模型提取的投影图特征进行加权融合,从而得到最终分类结果。在ModelNet40数据集上的分类结果表明,该模型的分类精度达到96.4%,相比PointCNN模型提升4.7个百分点。 展开更多

关键词 深度学习 三维点云分类 pointCNN模型 图像特征提取 特征融合

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面向复杂山地的机载LiDAR与无人机影像融合应用 被引量：11

17

作者 高莎 袁希平 +2 位作者 甘淑 杨亚复 李霞 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2021年第7期65-69,共5页

本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,... 本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明:将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。 展开更多

关键词 机载LIDAR 点云数据 无人机影像 数据融合 模型构建

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融合多源测量数据的钟乳石三维建模方法 被引量：4

18

作者 郭雨 夏永华 杨明龙 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第2期49-53,共5页

在岩溶洞穴的旅游开发中,传统的地形图无法描述洞穴内部的钟乳石等细节,难以满足溶洞开发中的规划、设计及施工要求。本文以某中型溶洞的三维重建项目为例,提出了一种以三维激光扫描数据为主、多基线近景摄影测量数据为辅的多源数据融... 在岩溶洞穴的旅游开发中,传统的地形图无法描述洞穴内部的钟乳石等细节,难以满足溶洞开发中的规划、设计及施工要求。本文以某中型溶洞的三维重建项目为例,提出了一种以三维激光扫描数据为主、多基线近景摄影测量数据为辅的多源数据融合的钟乳石三维重建方法。首先,完成了多源数据的融合配准,其次,对配准后的数据进行了模型重建并利用多种不同方法进行空洞区域修复对比试验。试验结果表明,该数据融合方法有效补充了三维激光扫描数据在空间狭小区域的盲区,提高了三维模型的精细程度,对岩溶洞穴的开发、保护、三维重建与可视化等有一定的参考意义。 展开更多

关键词 三维激光扫描 近景摄影测量 多源数据融合 点云配准 空洞修复 三维建模

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基于点云融合的管路精确测量方法 被引量：3

19

作者 张桁维 梁晋 +2 位作者 孟繁昌 徐劲澜 李文攀 《航空制造技术》 2018年第5期51-54,59,共5页

为了提高航空发动机管路测量的精度,提出一种基于点云融合的管路模型精确测量方法。利用机器视觉原理从多张图片中得到全局点坐标,作为三维结构光测量过程中的定位点,获得点分布密度基本均匀的点云数据,最后利用点云融合技术得到管路三... 为了提高航空发动机管路测量的精度,提出一种基于点云融合的管路模型精确测量方法。利用机器视觉原理从多张图片中得到全局点坐标,作为三维结构光测量过程中的定位点,获得点分布密度基本均匀的点云数据,最后利用点云融合技术得到管路三维数字化模型。测量试验表明,该方法的测量值与标准值最大绝对偏差为0.16mm,可以有效提高管路测量的精度。 展开更多

关键词 管路测量 全局点获取 结构光测量 点云融合 离散点模型

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采用SJND模型的动态点云感知编码方法 被引量：1

20

作者 刘威 郁梅 +1 位作者 蒋志迪 徐海勇 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第4期107-113,共7页

动态点云能有效描述自然场景与3D对象,提供沉浸式视觉体验;但其数据量庞大。需对其进行有效压缩。提出了采用显著性引导的恰可察觉失真(Saliency-guided Just Noticeable Distortion,SJND)模型的动态点云感知编码方法。针对纹理图感知冗... 动态点云能有效描述自然场景与3D对象,提供沉浸式视觉体验;但其数据量庞大。需对其进行有效压缩。提出了采用显著性引导的恰可察觉失真(Saliency-guided Just Noticeable Distortion,SJND)模型的动态点云感知编码方法。针对纹理图感知冗余,构建了基于离散余弦变换域的SJND模型,应用于纹理图编码过程中的DCT系数抑制;考虑到相同失真等级下显著区域的几何失真更易被察觉,提出使用投影显著图将几何图进行分层;最后,为不同层级的编码树单元进行自适应量化参数选择和编码。与V-PCC标准方法相比,在保证动态点云视觉质量的前提下,所提出方法提升了动态点云的编码效率。 展开更多

关键词 动态点云编码 基于视频的点云压缩 显著性引导恰可察觉失真模型 自适应量化参数选择

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