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摘要:
为了让机器人在对未知场景的扫描与重建过程中同时获得对该场景的理解,需要基于目前已有的部分信息进行物体分割与识别,解决基于不完整点云的局部匹配问题.针对已有的局部匹配方法面临着匹配准确度低、计算复杂度高等问题,提出三维形状的多层次局部匹配算法.在粗层次上,通过使用改进的词袋方法进行降维加速;在细层次上,通过精细地筛选三维特征点对之间的对应关系提升精度.首先使用基于深度学习描述子的多尺度SVM方法对数据库中模型上的特征点进行聚类,然后采用基于空间关系的视觉词袋方法在数据库中检索候选模型,最后基于全局和局部等距性对不完整点云与候选模型间的特征点对对应关系进行筛选.文中对于各部分算法分别进行验证,并与相关算法进行对比和评估,实验结果表明,该算法显著提高了局部匹配的准确性,为机器人在线场景扫描、分析、重建等相关工作提供了十分有意义的参考和支持.
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内容分析
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文献信息
篇名 面向自动扫描的三维形状多层次局部匹配算法
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 机器人扫描重建 场景理解 模型局部匹配
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 图形与可视化
研究方向 页码范围 10-16
页数 7页 分类号 TP391.41
字数 4555字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1089.2019.17310
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘利刚 中国科学技术大学数学科学学院 27 271 7.0 16.0
2 孙瀚 中国科学技术大学数学科学学院 1 2 1.0 1.0
3 夏熙 中国科学技术大学数学科学学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
机器人扫描重建
场景理解
模型局部匹配
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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