点云检测算法之PointNet++深度解读论文链接 : PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric SpaceGithub链接：有关于环境感知方面的网络介绍及代码链接 背景和亮点背景有关于PointNet缺点，可以参考我上一篇文章ComputerVersion/PointNet.md at mai
前言随着自动驾驶与机器人技术的不断发展，基于点云表征的3D目标检测领域在近年来取得了不断的发展。然而，层出不穷的点云数据集（KITTI、NuScene、Lyft、Waymo、PandaSet等）在数据格式与3D坐标系上往往定义各不相同，各式各样的点云感知算法（point-based、 voxel-based、one-stage/two-stage等）也形态各异，使得相关研究者难以在一个统一的框架内
激光点云与图像融合基于POS数据的车载面阵CCD影像与激光点云融合处理研究基于共线原理的全景影像真彩色点云生成算法实现 基于POS数据的车载面阵CCD影像与激光点云融合处理研究该系统主要集成了全球定位系统（GPS），惯性测量单元（IMU），LS，CCD等新型传感器，其中，GPS和IMU构成POS传感器，主要重点介绍融合的基本原理。融合的基本原理是：首先根据系统时间同步控制器，系统空间检校数据以及
好长时间不更新博客了，入职以后突然就变忙了，确实有心无力。最近做一个点云数据增强的项目，搞了一个简单的前期调研，趁着最近几天不太忙，凑一篇博客出来，保一下博客专家资格...一. 简介我们在利用深度学习进行三维视觉任务计算，尤其是三维点云数据处理时，始终要面对一个难题，即数据规模和数据自身的偏见性问题。对于自然语言处理和图像任务来说，由于存量数据足够大，使得在统计上，训练数据可以被作为是真实场景的一
一、语义分割 semantic segmentation1、目标将图像的每个pixel分到一个类别中，只关注像素，不区分实例instance。如右边的两头牛虽然是两个实例，但我们不能把它们区分开，只会把这一堆像素全部标记为牛。2、滑动窗口实现语义分割 sliding window将整张图片分解成若干小碎片，然后对每个小碎片进行分类。但是这样做的计算复杂度很高，因为我们希望为图中的每一个像素点都做l
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2024-04-25 12:59:21
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一、概述点云特征在定义上（以我个人理解）大致可以分为两大类：一类是类似于深度学习的featrue map意义，通过计算一些算子来描述点云局部，这种描述只是一种标识符，并没有实际的几何意义，比如 PFH或者 FPFH 之类的，它们只是通过对每个点的局部邻域计算一个 维或者 维的向量来描述当前点，这跟机器学习中的 是一样的，通过这类特征可以用来做点云的配准（其中某些特征可以进一步处理【模式识别】
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2024-02-26 21:28:08
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目前3D目标检测领域方案主要包括基于单目、双目、激光雷达点云、多模态数据融合等方式，本文主要介绍基于激光雷达雷达点云、多模态数据的相关算法，下面展开讨论下~3D检测任务介绍3D检测任务一般通过图像、点云等输入数据，预测目标相比于相机或lidar坐标系的[x，y，z]、[h，w，l]，[θ，φ，ψ]（中心坐标，box长宽高信息，相对于xyz轴的旋转角度）。 3D检测相关数据集下面汇总了领域常用的3
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2024-08-24 11:38:06
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文章目录1.写在前面2.数据类型3.方法分类3.1.基于区域建议的方法3.1.1.基于多视图的方法3.1.1.1.点云数据的应用3.1.1.2.投影的方法3.1.1.3.体素卷积的方法3.1.1.4.基于点的方法3.1.2.基于分割的方法3.1.3.基于截锥的方法3.1.4.其他方法3.2.单发法3.2.1.基于BEV的方法3.2.2.基于离散化的方法3.2.3.基于点云的方法3.2.4.其他方
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2024-02-29 16:24:44
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文章导读本文来源于早期的一篇基于投影法的三维目标检测文章《An Euler-Region-Proposal for Real-time 3D Object Detection on Point Clouds》，网络结构简单清晰，由于将点云投影到图像空间借助了二维目标检测方法，所以在后期优化上可以参照二维目标检测的各种Tricks。1检测背景三维目标检测网络从输入数据的形式上可以三类：三维点云：Po
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2024-04-26 11:17:53
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论文相关信息文献地址：https://www.researchgate.net/publication/328158485_SECOND_Sparsely_Embedded_Convolutional_Detection论文源码：Abstract：基于LiDAR和基于RGB-D的目标检测广泛应用于自动驾驶和机器视觉等应用中，基于体素的3D卷积网络有时会用于增强处理点云时时的信息保留能力。然而，当前
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2024-08-28 16:08:58
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三维点云目标提取（续）3.三维点云目标提取3.1一般流程
先根据个人认识总结一下目标提取的一般性步骤：
如上所示，三维点云的目标提取关键性的两步即为：特征提取与选择、分类，是不是整个方法流程与图像中的目标识别有点像。本质上看，凡是涉及到目标识别，其方法流程大体是相同的。为什么要搞特征提取，因为我们要识别的目标一般是在一个大场景下，各种目标相互混杂，既然要对某个目标进行识别，
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2024-08-19 14:44:45
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1. 简介fusion_pointclouds 主要目的为Ubuntu环境下无人车多激光雷达标定之后， 将多个激光雷达点云话题/坐标系 通过PCL (Point Cloud Library)融合为 一个ros点云话题，以便于后期点云地面分割与地面处理等等。1.1 应用场景图1：为了保证激光雷达的360°环境覆盖，我们需要用到多传感器的拼接图2：只单纯融合激光雷达的信息，多激光雷达会发生重叠，因此需
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2024-06-13 13:08:50
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单点特征三维坐标回波强度法线主曲率高程差表面法线和曲率可以很好的代表一个点的几何特征，计算较快且算法简单。但是他们不能捕获细节，它们只是点的近邻的几何特征的近似估计。因此，大多数的场景往往会包含很多有相似特征的点。局部特征使用近似法来计算查询点的最近邻元素有两种常用的查询类型：决定一个查询点的k个邻域元素。在半径r的范围内确定一个查询点的所有相邻元素。但是由于采样密度不同，可能会导致邻域的覆盖大小
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2024-02-14 15:20:41
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文章目录论文地址论文摘要MSPT-RCNNRPN多尺度领域嵌入模块跳跃连接偏移注意力模块注意力模块跳跃连接偏移注意力模块RCNN点云区域池化与坐标转换语义特征特征融合 论文地址多尺度Transformer激光雷达点云3D物体检测论文摘要激光雷达点云3D物体检测，对于小物体如行人、自行车的检测精度较低，容易漏检误检，提出一种多尺度 Transformer激光雷达点云3D物体检测方法MSPT-RCN
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2024-03-26 08:48:42
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带着问题读文章1.什么是单阶段、二阶段（多阶段）？单阶段和二阶段（多阶段）的优势劣势对比？作者为什么选择单阶段？单阶段：就是只对点云数
基于实体的点云智能处理催化从点云数据到信息的行业应用进程 文章目录基于实体的点云智能处理催化从点云数据到信息的行业应用进程摘要一、研究背景1.1 泛在点云1.2 行业应用1.3 现状分析二、研究进展2.1 采用多基元（基本处理单元）的点云处理与分析-特征差异显著的点云2.2对象：什么是对象？如何获取对象？点云分割机器可视化2.3 精细地形提取（基于对象的滤波方法）2.4 植被和建筑区分、分离2.5
本文提出了 Deformable PV-RCNN，一种基于点云的高性能 3D 目标检测器。目前，最先进的两阶段检测器使用的proposal细化方法不能充分适应不同尺度的目标对象、不同的点云密度、部分变形和杂波。作者提出了一个受 2D 可变形卷积网络启发的proposal细化模块，该模块可以从存在信息内容的位置自适应地收集特定于实例的特征。作者还提出了一种简单的上下文门控机制，允许关键
参考论文：Point-Cloud based 3D Object Detection and Classification Methods for Self-Driving Applications: A Survey and TaxonomyAbstract在深度学习技术的影响下,自动驾驶已经成为未来发展的中心,自2010年,围绕自动驾驶技术的研究快速发展,出现了众多新颖的目标检测技术.最初开始
多时相雷达数据（multi-tempral LiDAR data）1 一种多时相激光雷达数据建筑物变化检测方法-汪承义（2013）背景：空间分辨率的提高引入了“类内可分性”增加与“类间可分性”降低；遮挡与阴影的存在使问题变得复杂化。另一方面，多个时相光学影像实现变化检测会受到季节、天气、成像时间、阴影等的影响，变化检测的结果和精度很难得到保证。不同时相的航空激光雷达数据可以有效描述区域空间特征，此
最近开始学习有关三维点云的知识，由于工程项目原因，首先学习了一篇与变电站相关的文章–《基于三维点云的变电站设备分类识别研究–李玲侠》，该文采用三维激光扫描仪来获取点云数据。文章摘要1.三维激光扫描系统的工作原理2.变电站设备点云的获取以及预处理、特征提取3.电气设备的分类实现目标如下：对整个变电站进行点云分割→提取设备特征以及设备类别和型号的分类识别→确定设备所处位置和姿态→变电站三维重建变电站设
