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Hawk‐eye‐inspired perception algorithm of stereo vision for obtaining orchard 3D point cloud navigation map 认领 引用 被引量：4
1
作者 Zichao Zhang Jian Chen +2 位作者 Xinyu Xu Cunjia Liu Yu Han 《CAAI Transactions on Intelligence Technology》 SCIE EI 2023年第3期987-1001,共15页
The binocular stereo vision is the lowest cost sensor for obtaining 3D information.Considering the weakness of long‐distance measurement and stability,the improvement of accuracy and stability of stereo vision is urg... The binocular stereo vision is the lowest cost sensor for obtaining 3D information.Considering the weakness of long‐distance measurement and stability,the improvement of accuracy and stability of stereo vision is urgently required for application of precision agriculture.To address the challenges of stereo vision long‐distance measurement and stable perception without hardware upgrade,inspired by hawk eyes,higher resolution perception and the adaptive HDR(High Dynamic Range)were introduced in this paper.Simulating the function from physiological structure of‘deep fovea’and‘shallow fovea’of hawk eye,the higher resolution reconstruction method in this paper was aimed at ac-curacy improving.Inspired by adjustment of pupils,the adaptive HDR method was proposed for high dynamic range optimisation and stable perception.In various light conditions,compared with default stereo vision,the accuracy of proposed algorithm was improved by 28.0%evaluated by error ratio,and the stability was improved by 26.56%by disparity accuracy.For fixed distance measurement,the maximum improvement was 78.6%by standard deviation.Based on the hawk‐eye‐inspired perception algorithm,the point cloud of orchard was improved both in quality and quantity.The hawk‐eye‐inspired perception algorithm contributed great advance in binocular 3D point cloud recon-struction in orchard navigation map. 展开更多
关键词 adaptive high dynamic range binocular stereo vision hawk‐eye‐inspired perception point cloud of orchard super‐resolution generative adversarial network
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Visual perception driven 3D building structure representa tion from airborne laser scanning point cloud 认领 引用 被引量：1
2
作者 Pingbo HU Bisheng YANG 《虚拟现实与智能硬件（中英文）》 EI 2020年第3期261-275,共15页
Background Three-dimensional(3D)building models with unambiguous roof plane geometry parameters,roof structure units,and linked topology provide essential data for many applications related to human activities in urba... Background Three-dimensional(3D)building models with unambiguous roof plane geometry parameters,roof structure units,and linked topology provide essential data for many applications related to human activities in urban environments.The task of 3D reconstruction from point clouds is still in the development phase,especially the recognition and interpretation of roof topological structures.Methods This study proposes a novel visual perception-based approach to automatically decompose and reconstruct building point clouds into meaningful and simple parametric structures,while the associated mutual relationships between the roof plane geometry and roof structure units are expressed by a hierarchical topology tree.First,a roof plane extraction is performed by a multi-label graph cut energy optimization framework and a roof structure graph(RSG)model is then constructed to describe the roof topological geometry with common adjacency,symmetry,and convexity rules.Moreover,a progressive roof decomposition and refinement are performed,generating a hierarchical representation of the 3D roof structure models.Finally,a visual plane fitted residual or area constraint process is adopted to generate the RSG model with different levels of details.Results Two airborne laser scanning datasets with different point densities and roof styles were tested,and the performance evaluation metrics were obtained by International Society for Photogrammetry and Remote Sensing,achieving a correctness and accuracy of 97.7%and 0.29m,respectively.Conclusions The standardized assessment results demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed approach,showing its ability to generate a variety of structural models,even with missing data. 展开更多
关键词 Point cloud Visual perception rules Building Structural 3D reconstruction
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基于改进PointPillar点云检测算法的3D环境感知技术研究 认领 引用
3
作者 陈春超 王昊 +2 位作者 周旭日 王立成 石龙 《电子设计工程》 2026年第7期169-174,共6页
针对当前3D环境感知中图像检测准确率低、感知效果差的问题,研究提出了一种基于改进PointPillar点云检测算法的3D环境感知技术。研究对传统PointPillar点云检测算法的特征提取网络进行改进,并引入新的双重注意力机制以提升算法的检测性... 针对当前3D环境感知中图像检测准确率低、感知效果差的问题,研究提出了一种基于改进PointPillar点云检测算法的3D环境感知技术。研究对传统PointPillar点云检测算法的特征提取网络进行改进,并引入新的双重注意力机制以提升算法的检测性能。通过在XYZ数据集上的测试,结果表明,改进算法在静止汽车检测上的准确率高达96.85%,比其他算法提升了19.17%;在不同模块改进时,算法的准确率也显著提升。此外,改进算法的参数量最低只有7235,交并比(IoU)达0.86,表明其检测框与真实目标框的重合度更高。由此可见,该算法在3D环境感知和图像检测中具有更好的效果,检测准确率显著提高,为3D环境感知研究提供了有益的指导。 展开更多
关键词 3D环境 感知 PointPillar点云检测算法 准确率 图像检测
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改进PointRCNN的路侧激光雷达目标检测算法 认领 引用
4
作者 常怀清 汪贵平 +2 位作者 张凯 赵杉盟 关丽敏 《电子测量与仪器学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第3期220-230,共11页
针对PointRCNN目标检测算法在复杂场景下特征提取能力不足的问题,首先,设计局部-全局注意力模块(LGAM),利用中心点与其相邻点之间的局部几何关系获得相邻点的注意力权重,实现了局部特征的有效融合,并基于全局双线性正则化方法,获得全局... 针对PointRCNN目标检测算法在复杂场景下特征提取能力不足的问题,首先,设计局部-全局注意力模块(LGAM),利用中心点与其相邻点之间的局部几何关系获得相邻点的注意力权重,实现了局部特征的有效融合,并基于全局双线性正则化方法,获得全局感知特征,后通过融合局部与全局特征实现协同优化;其次,设计多尺度卷积核注意力模块(MKCAM),通过并行标准卷积与膨胀卷积动态聚合多尺度特征,并结合基于通道池化的空间注意力机制,动态聚合多尺度特征;最后,将二者级联嵌入原PointRCNN的点云编码网络,增强网络的特征提取能力。此外,针对PointRCNN算法中传统非极大值抑制(NMS)固定交并比(IoU)阈值造成的误检问题,引入模糊NMS,依据目标尺寸与场景密度动态分配IoU阈值。整合改进的点云编码网络与模糊NMS方法,提出了改进PointRCNN目标检测算法。实验结果表明,改进算法在KITTI数据集上,车辆、行人及骑行者检测精度分别提升1.05%、3.43%和1.33%;在自建路侧数据集(稀疏点云场景)中,3类目标精度分别提升1.3%、2.71%和2.9%,验证了方法的有效性与泛化能力。 展开更多
关键词 三维目标检测 PointRCNN 路侧感知 点云 特征提取
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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 认领 引用
5
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》 CAS CSCD 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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基于分层超点自注意力模型的自动驾驶3维语义分割研究 认领 引用 被引量：1
6
作者 杜荣华 李宗 +5 位作者 张金来 尹潜 段腾 李康成 刘文正 高凯 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2026年第1期9-21,共13页
为了解决自动驾驶车辆语义分割时的物体边界划分模糊和全局语义混淆的问题,提出了一种基于分层超点自注意力模型的层级融合点云语义分割方法。其中边界轮廓增强模块通过多尺度卷积增强边界特征,双重注意力机制通过局部与全局建模超点特... 为了解决自动驾驶车辆语义分割时的物体边界划分模糊和全局语义混淆的问题,提出了一种基于分层超点自注意力模型的层级融合点云语义分割方法。其中边界轮廓增强模块通过多尺度卷积增强边界特征,双重注意力机制通过局部与全局建模超点特征的坐标差异和长依赖关系、层级融合机制融合邻近层超点细粒度特征和拓扑关系;在S3DIS、KITTI-360和DALES 3个大规模点云数据集进行了大量实验和可视化对比。结果表明,采用该方法在3个数据集上分别获得67.6%、61.7%和79.2%的高平均交并比,推理时间为1.8 s。该方法可显著提升点云分割精度并且具有良好的鲁棒性和推理效率,为车辆在多个驾驶场景下提供准确的语义信息,为后续高精地图定位等工作提供了重要的语义支撑。 展开更多
关键词 激光技术 点云分割 自注意力 自动驾驶感知
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基于三维点云的葡萄采摘场景感知与采摘点定位方法 认领 引用
7
作者 王金海 林学民 +4 位作者 张喆嵛 王金拴 陈明猷 郭耀辉 罗陆锋 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第2期195-204,共10页
为实现非结构化果园环境中葡萄簇三维采摘点的高精度定位,该研究提出了一种融合3D点云与2D图像的视觉感知与认知方法。首先,采用Point Transformer V2模型对采摘场景进行精细语义分割,为后续聚类与采摘点定位提供语义支撑。其次,结合葡... 为实现非结构化果园环境中葡萄簇三维采摘点的高精度定位,该研究提出了一种融合3D点云与2D图像的视觉感知与认知方法。首先,采用Point Transformer V2模型对采摘场景进行精细语义分割,为后续聚类与采摘点定位提供语义支撑。其次,结合葡萄簇形态特征,提出了三维空间下的葡萄簇采摘点定位算法(3D grape picking point localization algorithm,3D GPPLA),利用DBSCAN与K-Means的双阶段聚类策略,有效分离多串葡萄簇并实现单串葡萄的三维采摘点定位。为应对三维定位失败,进一步引入基于RGB图像的补偿机制,通过SegFormer模型实现二维语义感知,并结合二维采摘点定位算法(2D grape picking point localization algorithm,2D GPPLA)完成坐标投影与三维精度补全。试验结果表明,Point Transformer V2在语义分割任务中的m IoU达89.83%,其中果梗与枝干类别IoU分别为78.55%与84.20%。在1847簇葡萄样本试验中,3D GPPLA算法在单簇与多簇场景下的采摘点定位成功率分别为98.81%和80.95%,总体达89.11%。结果验证了所提方法在三维采摘点定位中的高精度与鲁棒性,为葡萄采摘机器人视觉系统优化及非结构化环境下的低损采摘提供了技术支撑。 展开更多
关键词 采摘机器人 三维点云 采摘点定位 葡萄 场景感知 场景认知
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基于车辆动力学的激光雷达点云失真校正方法 认领 引用
8
作者 赵剑 林之栋 +3 位作者 张静 李琳辉 刘蓬勃 吕娜娜 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期61-68,90,共8页
激光雷达是自动驾驶感知系统的重要传感器之一,当车辆行驶在颠簸路面时激光雷达受振动影响在点云成像中会产生厘米级畸变失真,严重影响环境感知精度和效率。为此,本文提出了考虑车辆动力学影响的激光雷达点云校正方法,利用惯性测量单元... 激光雷达是自动驾驶感知系统的重要传感器之一,当车辆行驶在颠簸路面时激光雷达受振动影响在点云成像中会产生厘米级畸变失真,严重影响环境感知精度和效率。为此,本文提出了考虑车辆动力学影响的激光雷达点云校正方法,利用惯性测量单元测量车辆实时位姿和状态数据,建立了颠簸路面激光雷达精准点云成像感知模型,结合图像可视化对比点云振动偏移及校正点云成像效果。在C级到F级颠簸路面30 km/h车速下的仿真结果表明,所提校正方法其豪斯多夫距离最高为3.503 m,较无校正方法下降23.75%;所提校正方法目标检测mAP较无校正方法最高能够提升30.50%,检测速度最快为56 FPS。 展开更多
关键词 路面振动 点云失真 感知模型 惯性测量单元 目标检测
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基于LiDAR的目标检测算法与应用研究综述 认领 引用
9
作者 邓堡元 曹天翔 +5 位作者 李育浩 彭子怡 廖怡晗 陈永灿 程亮 何赟泽 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2026年第2期1-20,共20页
【目的】环境感知是无人驾驶技术中的核心任务之一,高精度目标检测对于保障自动驾驶系统的安全性与稳定性具有重要意义。近年来,激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)作为三维环境感知的关键传感器,凭借不受光照条件影响、测距... 【目的】环境感知是无人驾驶技术中的核心任务之一,高精度目标检测对于保障自动驾驶系统的安全性与稳定性具有重要意义。近年来,激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)作为三维环境感知的关键传感器,凭借不受光照条件影响、测距精度高等优势,在无人驾驶领域得到了广泛应用。【方法】本文首先回顾了传统基于相机的目标检测方法,并分析了其在复杂环境条件下的局限性;随后系统介绍了LiDAR的发展历程、工作原理、主要类型及关键参数,并对基于点云表示、体素表示以及多传感器融合策略的目标检测方法进行了综述。针对不同方法的网络结构特点、性能优势及面临的挑战进行了对比分析,并结合KITTI检测集的实验结果对相关算法进行了量化性能评估。此外,本文还介绍了基于鸟瞰图(bird′s eye view,BEV)视角的感知框架及多传感器融合的发展趋势,分析了现有算法在检测精度、实时性和环境适应性之间的权衡关系。【结果】总结了LiDAR目标检测方法的主要优势,并针对点云数据稀疏性、计算开销较大以及多模态融合复杂性等关键瓶颈问题,提出了未来研究的重点方向。【结论】持续优化算法与硬件,可提升复杂场景下LiDAR目标检测的精度、鲁棒性与实用性。 展开更多
关键词 激光雷达 目标检测 环境感知 点云处理 自动驾驶
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面向盾构渣土资源化的骨料点云快速实例分割与几何参数检测 认领 引用
10
作者 张明 廖博文 +4 位作者 陈长卿 孙晓辉 陈佛赐 陈湘生 韩志豪 《隧道建设（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2026年第3期467-477,共11页
盾构渣土资源化输送带工位骨料颗粒在线检测中,为解决大规模点云导致分割效率低、下采样易损失颗粒形貌细节的难题,提出面向在线检测的颗粒点云实例分割方法——颗粒点云高效无损分割算法(Effi-Particle-Seg),以及几何特征近似估计方法... 盾构渣土资源化输送带工位骨料颗粒在线检测中,为解决大规模点云导致分割效率低、下采样易损失颗粒形貌细节的难题,提出面向在线检测的颗粒点云实例分割方法——颗粒点云高效无损分割算法(Effi-Particle-Seg),以及几何特征近似估计方法。Effi-Particle-Seg算法将三维点云投影为二值图像,在二维空间完成实例分割,并在投影阶段同步建立像素—点云映射机制,实现二维实例标签对三维点云的无损回映射,从而在无需下采样的前提下获取单颗粒实例点集并保留完整的三维信息。针对相邻或轻触导致投影前景粘连的场景,采用基于距离变换的标记控制分水岭算法降低欠分割风险;并基于分割结果,结合有向包围盒(OBB)算法与APR算法实现三轴尺寸、体积及针片状、球度等指标的自动化快速估计。结果表明:1)对包含951179个点的点云数据,Effi-Particle-Seg算法分割耗时0.77 s,较传统的DBSCAN算法耗时(21.3 s)降低约96%,在保证三维信息完整性的同时,显著提升在线分割效率;2)在投影前景粘连场景中,基于距离变换的标记控制分水岭算法可有效抑制欠分割,提高相邻颗粒实例分离的可靠性;3)随机样本的实测体积与点云重建体积相对误差(绝对值)均小于4%,验证了体积等几何参数近似估计的准确性与可行性;4)在常规计算机条件下,系统可在约1 s内完成40 cm×40 cm视场范围内颗粒实例分割与几何参数输出,满足输送带在线检测的实时性需求。 展开更多
关键词 盾构渣土 骨料资源化 三维扫描技术 颗粒点云分割 颗粒特征感知
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融合物理与几何先验的无抓取标注6-DoF抓取检测方法 认领 引用
11
作者 石敏 郭诗盛 +2 位作者 王素琴 李兆歆 朱登明 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期1290-1302,共13页
为提升复杂堆叠场景中抓取姿态估计的稳定性与跨类别泛化能力,提出一种融合物理规则与几何结构先验的无标注6-DoF抓取检测方法。在离线阶段,基于多物理约束,构建可行抓取姿态模板库,无需依赖人工抓取标注。在网络设计中,引入物体结构对... 为提升复杂堆叠场景中抓取姿态估计的稳定性与跨类别泛化能力,提出一种融合物理规则与几何结构先验的无标注6-DoF抓取检测方法。在离线阶段,基于多物理约束,构建可行抓取姿态模板库,无需依赖人工抓取标注。在网络设计中,引入物体结构对称性与空间重叠关系建模,设计具备遮挡感知与暴露度建模能力的几何引导机制,并结合关键点回归实现目标物体的稳健姿态对齐。构建多类型堆叠数据集IPA-Stack++,并在单类与混合类工业零部件抓取任务中进行测试。实验结果表明:所提方法在单类型和多类型场景中的抓取成功率明显优于现有其他同类方法,展现出良好的抓取稳定性与通用性。 展开更多
关键词 六自由度抓取检测 无标注学习 物理规则约束 几何结构先验 多任务点云感知
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基于DSG-SLAM的无人机城市低空环境感知方法 认领 引用
12
作者 屈景怡 王浩宇 +1 位作者 郭子轩 袁成 《航空科学技术》 2026年第5期51-60,共10页
针对城市低空复杂环境下无人机环境感知系统面临的动态目标检测与避障挑战,本文提出了一种基于语义-几何信息融合的动态视觉SLAM(DSG-SLAM),该方法通过协同处理语义分割与几何特征,有效提升动态场景感知的鲁棒性。首先,利用输入彩色图... 针对城市低空复杂环境下无人机环境感知系统面临的动态目标检测与避障挑战,本文提出了一种基于语义-几何信息融合的动态视觉SLAM(DSG-SLAM),该方法通过协同处理语义分割与几何特征,有效提升动态场景感知的鲁棒性。首先,利用输入彩色图像和深度图像,分别采用YoloV11和BoT-SORT算法进行目标检测和跟踪,以区分静态环境和动态目标;其次,对检测到的动态目标区域进行点云生成、欧式聚类及轴对齐包围盒构建,计算其尺寸、位置和速度信息;最后,针对静态环境特征点进行快速提取与匹配,完成无人机位姿估计与静态八叉树地图构建,输出位姿、静态环境结构及动态目标位置和速度的多模态感知信息。试验结果表明,在自建的城市低空数据集上,本文算法的无人机自身位姿估计误差低于1%,动态目标定位精度误差低于5%,处理速度达20 FPS,实时性良好,为无人机在城市低空环境下的环境感知提供了有效的技术支持。 展开更多
关键词 无人机 环境感知 目标检测 多目标跟踪 点云处理
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面向AGV环境感知的图像点云融合研究综述 认领 引用 被引量：1
13
作者 王荣儿 伍济钢 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2026年第4期965-976,共12页
随着自动化工业生产线和智能物流仓储系统的快速发展,自动导引车(AGV)作为工业自动化与智能制造的核心载体,其环境感知能力是实现高精度自主导航与智能化作业的先决条件。通过人工智能与多模态传感技术的深度融合,AGV能够突破传统感知... 随着自动化工业生产线和智能物流仓储系统的快速发展,自动导引车(AGV)作为工业自动化与智能制造的核心载体,其环境感知能力是实现高精度自主导航与智能化作业的先决条件。通过人工智能与多模态传感技术的深度融合,AGV能够突破传统感知模式的局限性,实现对复杂工业场景的动态理解与自主响应。其中,基于图像与点云的融合感知技术,凭借其在三维空间解析与语义信息互补方面的优势,成为提升AGV环境感知鲁棒性与适应性的关键突破方向。因此,对图像点云融合技术在AGV环境感知中的演进脉络进行梳理,对比典型融合策略的性能边界与应用场景,并且重点对基于深度学习的图像点云融合技术方法进行分析和总结,针对多传感器标定与长期稳定性、算法实时性、边缘计算资源与算法复杂度的矛盾及极端工况适应性等瓶颈问题,从无监督在线标定、动态感知-决策闭环优化、算法-任务协同设计以及极端场景自适应感知等维度探讨技术发展方向,为构建更安全、高效、普适的AGV环境感知体系提供理论支撑与技术路径参考。 展开更多
关键词 自动导引车(AGV) 图像点云融合 深度学习 环境感知 工业场景
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飞行时间三维成像技术的现状及展望 认领 引用 被引量：1
14
作者 万松 熊良磊 +2 位作者 鞠昀 南卓江 陶卫 《自动化仪表》 CAS 2026年第2期1-8,15,共8页
随着新一代智能感知技术的升级与发展,飞行时间(ToF)成像技术作为热点的非接触式测量成像技术,具有工作范围大、空间分辨力高、实时性好等优势。首先,介绍ToF成像技术的测量成像原理。然后,归纳、总结在三维测量与成像过程中的关键技术... 随着新一代智能感知技术的升级与发展,飞行时间(ToF)成像技术作为热点的非接触式测量成像技术,具有工作范围大、空间分辨力高、实时性好等优势。首先,介绍ToF成像技术的测量成像原理。然后,归纳、总结在三维测量与成像过程中的关键技术。最后,详细介绍ToF三维成像技术在智能制造、智慧医疗、自动驾驶、消费电子等领域的应用。结合现阶段ToF三维成像技术亟需解决的难题,为研究人员提供坚实而全面的理论依据。简析ToF三维成像技术应用前景与发展方向,为后续针对ToF三维成像技术的研究提供可行方向与路径。 展开更多
关键词 三维成像 飞行时间 光源调制 反射捕获 点云重建 智能感知及应用
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融合空间感知与多尺度特征的城市点云语义分割方法 认领 引用
15
作者 王恩杰 林特思 +2 位作者 金子皓 梁皓轩 张丰 《时空信息学报》 CAS 2026年第1期78-89,共12页
点云语义分割作为三维场景理解的重要任务之一,在智慧城市、智能化测绘等领域具有重要的应用价值。然而,现有分割网络在应对复杂城市场景时,易出现空间关系建模不准确、多尺度语义提取不充分等问题。因此,提出一种融合空间感知与多尺度... 点云语义分割作为三维场景理解的重要任务之一,在智慧城市、智能化测绘等领域具有重要的应用价值。然而,现有分割网络在应对复杂城市场景时,易出现空间关系建模不准确、多尺度语义提取不充分等问题。因此,提出一种融合空间感知与多尺度特征的城市级点云语义分割方法LoGNet(local and global network)。通过联合编码点云的几何坐标、颜色属性与上下文语义关系,提升对地物形态差异、光谱特征与空间关联的表达能力;将可学习的空间距离权重与语义相似度共同引入邻域建模,实现基于结构特征与外观属性的精细聚合;构建轻量级的局部–全局双路径特征融合框架,通过点维度与通道维度的全局特征生成方式,强化跨尺度语义一致性与边界解析能力。在Toronto-3D、SensatUrban、STPLS3D公开数据集,与已有常用方法的比较实验表明:LoGNet在三个公开数据集的总体精度分别达97.5%、94.3%、75.0%,均表现最优;在SensatUrban数据集,相较于基线模型,LoGNet的OA、m IoU分别提升了4.5%、10%,在建筑、铁轨、马路等中大型结构性类别,取得了最高得分;对识别极小目标类别,也有显著优势。 展开更多
关键词 点云 语义分割 城市场景 特征融合 空间感知
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基于智能感知算法的变电站三维点云数据检测 认领 引用
16
作者 叶小兵 张晓宇 +2 位作者 汪锋 刘莉莉 王笑 《信息技术》 2026年第3期58-63,共6页
由于变电站设备布局的复杂性,部分设备或结构会受其他物体的遮挡,导致局部信息缺失,难以完整检测目标。因此,提出基于智能感知算法的变电站三维点云数据检测。采用非均匀有理B样条曲面重构变电站虚拟实体,融合矩形区域的曲面得到变电站... 由于变电站设备布局的复杂性,部分设备或结构会受其他物体的遮挡,导致局部信息缺失,难以完整检测目标。因此,提出基于智能感知算法的变电站三维点云数据检测。采用非均匀有理B样条曲面重构变电站虚拟实体,融合矩形区域的曲面得到变电站三维点云数据数字化表达。通过随机采样一致性算法迭代求解最佳特征平面模型,得到点云数据特征。利用智能感知算法中的霍夫投票方法计算特征平面内的点和目标特征点距离,结合临界值和质心向量输出检测结果。实验证明,所提算法在变电站三维点云数据检测中表现优异。 展开更多
关键词 智能感知算法 变电站设备 三维点云数据 数据检测 投票矢量
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基于改进PointRCNN的3D点云目标检测 认领 引用 被引量：1
17
作者 郑美琳 高建瓴 《智能计算机与应用》 2022年第4期130-134,139,共5页
针对PointRCNN(3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud)在面对不规则点云时很难提取出有区别特征的问题,提出了一种Point-ANN(3D Object Proposal Generation and Aggregation Neural Network)的方法。整个框... 针对PointRCNN(3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud)在面对不规则点云时很难提取出有区别特征的问题,提出了一种Point-ANN(3D Object Proposal Generation and Aggregation Neural Network)的方法。整个框架分为2个阶段。第一个阶段是自下而上生成3D建议,第二阶段执行建议的RoI的感知点云汇集操作,对每个3D方案中的点云信息进行分组,并在坐标中改进3D建议。引入RoI感知点云汇集模块来消除点云上进行区域合并时的模糊性,从而更容易地提取出有区别的特征。通过在KITTI数据集上证明了改进的Point-ANN方法相比于其他网络在3D点云目标检测时精度更高。 展开更多
关键词 PointRCNN Point-ANN RoI感知点云模块 3D目标检测
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深度感知融合下的船舶自动靠离泊控制方法研究 认领 引用
18
作者 闻鸣 周杰鑫 +3 位作者 杜兴刚 孙佳隆 郭殿禹 曹俊晨 《舰船科学技术》 北大核心 2026年第5期139-145,共7页
本文提出一种激光点云与立体视觉深度感知融合下的船舶自动靠离泊控制方法。首先,通过高精度相机与激光雷达联合标定,建立图像像素坐标系与激光雷达坐标系的转换关系;然后,采用椭圆形关联门和全局最近邻匹配算法实现跨模态目标关联,确... 本文提出一种激光点云与立体视觉深度感知融合下的船舶自动靠离泊控制方法。首先,通过高精度相机与激光雷达联合标定,建立图像像素坐标系与激光雷达坐标系的转换关系;然后,采用椭圆形关联门和全局最近邻匹配算法实现跨模态目标关联,确保靠离泊目标的精确位置;最后,针对船舶欠驱动特性,设计了纵向速度、横向速度和转航速度的增量式PID控制器,结合推力分配策略动态调整推进器参数,以应对复杂水动力环境的影响。实验结果表明,本文方法在目标匹配准确率有效提高,控制效果有效提升了船舶靠离泊的自动化水平和安全性。 展开更多
关键词 激光点云 立体视觉 深度感知融合 船舶自动靠离泊控制
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基于点云的柔性线缆模型三维重建方法 认领 引用
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作者 章立 彭涛 +3 位作者 黄焕 袁雨晨 戴岑 郭健 《自动化技术与应用》 2026年第4期133-139,共7页
针对旁路带电作业机器人自主识别线缆的技术需求,提出了一种基于点云的柔性线缆模型的三维重建方法。通过引入注意力机制的Point Transformer模型,将线缆准确地从复杂背景中分割出来,确保线缆点云的精准提取。同时,设计了一种改进的K-me... 针对旁路带电作业机器人自主识别线缆的技术需求,提出了一种基于点云的柔性线缆模型的三维重建方法。通过引入注意力机制的Point Transformer模型,将线缆准确地从复杂背景中分割出来,确保线缆点云的精准提取。同时,设计了一种改进的K-means算法,将线缆点云数据分割为多个近似圆柱体的聚类簇。为了提高点云处理精度,使用基于主轴投影的排序算法并通过B样条插值的方法准确获得线缆的中心线函数表达;然后根据中心线上均匀采样点的切向量构建了变换矩阵,通过对圆形点云单元的变换与叠加得到线缆的三维模型。实验结果表明所提算法可以对不同弯曲程度的线缆实现快速高精度的点云模型重建,在处理复杂形态和遮挡线缆时表现出了显著优势,具有较强的鲁棒性和适用性,能够满足实际带电作业环境中的实时性要求。 展开更多
关键词 柔性线缆 机器人视觉 K-means 点云语义分割 点云重建 带电作业
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面向复杂园林环境的修剪机器人智能系统设计与实现 认领 引用
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作者 李瑞芹 刘泰邦 《移动信息》 2026年第7期374-376,共3页
园林修剪机器人正从自动化工具向具备认知能力的智能系统演进。针对当前技术在复杂园林环境中面临的感知精度不足、决策能力薄弱、执行柔性欠缺等核心问题,文中系统阐述了基于深度学习的多模态感知融合技术、基于点云语义分割的三维场... 园林修剪机器人正从自动化工具向具备认知能力的智能系统演进。针对当前技术在复杂园林环境中面临的感知精度不足、决策能力薄弱、执行柔性欠缺等核心问题,文中系统阐述了基于深度学习的多模态感知融合技术、基于点云语义分割的三维场景重建方法、融合专家知识的智能决策算法及自适应力控制执行系统的技术原理与实现路径。通过分析典型应用场景中的技术需求,提出了面向实际工程的系统架构设计方案,并探讨了多传感器标定、实时数据处理、人机协同交互等关键技术问题的解决思路,以期为推动园林修剪机器人从程序化执行向智能化协同的技术跃迁提供参考。 展开更多
关键词 智能机器人 深度学习 多模态感知 自适应控制 点云处理
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