【毕设题目学习】6DOF物体识别及抓取-PCL点云处理转眼来到毕业季，又恰逢武汉疫情，实在家里闲的慌，便开始着手毕设的题目 废话不多说，闲的时候，我将陆续写写博客，来记录关于该课题的一些学习记录，分享过程中遇到的那些坑，也欢迎能够相互交流学习。 首先，我大致说一下我的毕设题目，主要任务就是用PCL点云库进行点云处理，通过如几何特征的方式（不限）（毕竟现在应用方面基于几何特征是主流，不过深度学习势必
激光点云3D目标检测算法之CenterPoint前言CenterPoint是CVPR 2021的论文《Center-based 3D Object Detection and Tracking》中提出的一个激光点云3D目标检测与跟踪算法框架，与以往算法不同的是，该算法不用边界框而是提出用关键点来表示、检测和跟踪3D目标：在检测流程中，第一阶段先用一个关键点检测器去检测目标的中心点，然后再用中心点特
知识点回顾
什么是点云，如何获得点云。点云包含了很多信息，除了3维坐标数据之外，还可能包括颜色、分类值、强度值、时间等。点云数据可以由多种方法获得：1.直接由Lidar激光扫描出点云数据。 2.不同角度的2D图像组合成点云 3.由深度图（Depth Map）生成点云，即将图像坐标+深度信息从图像坐标系转换为世界坐标系。点云和深度图都会出现深度信息的缺失，因为往往传感器只能捕捉物体表面的信
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2024-05-21 11:24:58
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检测点云中的目标(ROS2 & Tao-PointPillars)准确、快速的目标检测是机器人导航和避障中的一项重要任务。 自主代理需要清晰的周围环境地图才能导航到目的地，同时避免碰撞。 例如，在使用自主移动机器人 (AMR) 运输物体的仓库中，避免可能损坏机器人的危险机器已成为一个具有挑战性的问题。这篇文章介绍了一个 ROS 2 节点，用于使用 NVIDIA TAO Toolkit 基于
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2024-03-15 10:19:08
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C4 Filtering and Classification of Point Clouds/第4章 点云的滤波与分类05.25-06.01点云数据的过滤—4.1Filtering of point cloud data4.1.1课堂记录为什么机载激光雷达是唯一可行的能够获取森林影像的方式？只要森林不是完全覆盖，存在缝隙，机载激光雷达测量系统的激光扫描光束能部分地穿过植被覆盖空隙到达地面，并反射
目标检测技术作为计算机视觉的基础核心，支撑了包括人脸识别、目标跟踪、关键点检测、图像搜索等等70%以上视觉任务。虽然业界YOLO、Anchor Free、Transformer等系列目标检测算法层出不穷，却缺乏可以统一、敏捷、组合应用这些先进算法，并支持包括模型压缩、多端高性能部署等功能实现产业应用端到端落地的开发套件。飞桨目标检测开发套件PaddleDetection就是这样一个模型先进且丰富、
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2024-07-31 14:40:42
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文章目录前言一、卡尔曼滤波推导1.1、设想场景1.2、一维公式推导1.3、类比多维二、代码示例2.1、一维空间2.2、二维空间 前言 1、卡尔曼滤波（Kalman filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波)过程。 2、在跟踪中卡尔曼滤波可以基于目标前一时刻的位置，
基于深度学习的目标跟踪算法中的检测和再识别分支是怎么运行的？基于深度学习的目标跟踪算法通常分为两个分支：检测分支和再识别分支。这两个分支的作用是从视频帧中提取目标的特征并进行匹配和跟踪。检测分支通常采用目标检测算法（如Faster R-CNN，YOLO等）来检测图像中的目标，并输出目标的位置和大小信息。这些信息被用来确定目标的位置和边界框。再识别分支通常使用深度学习模型（如Siamese网络，Tr
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2024-05-05 11:33:27
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PCL点云处理之基于octree的点云空间变化检测（四十五）前言一、空间变化检测？二、使用步骤1.代码2.效果总结 前言一、空间变化检测？比如树木生长或者新建设施，都会引起点云的空间变化，如新增。octree是一种用于管理稀疏3D数据的树状数据结构，学习如何利用octree实现用于多个无序点云之间的空间变化检测，这些点云可能在尺寸、分辨率、密度和点顺序等方面有所差异。通过递归地比较octree的
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2024-03-24 19:24:31
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1.1 论文信息标题Optimizing Video Object Detection via a Scale-Time Lattice会议CVPR 2018原文链接Optimizing Video Object Detection via a Scale-Time Lattice (thecvf.com)领域视频目标检测(提升速度)性能79.6 mAP（20fps）以及 79.0 mAP（62
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2024-08-26 20:03:19
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本文为瑞典查尔姆斯理工大学（作者：Erik Henriksson）的硕士论文，共76页。本文研究了利用汽车雷达传感器对动态目标进行扩展跟踪。跟踪是基于一个360度环境感知系统的数据，该系统由四个视场重叠的雷达传感器组成。本文提出了两种跟踪目标状态的方法，包括位置、速度、航向和大小。第一种算法基于检测形成的集群，并创建用于扩展目标跟踪器更新步骤的矩形框。第二种算法使用高斯混合概率假设密度（GMPH
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2024-08-31 19:31:58
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这是清华大学在2021年3月上传的关于将transformer应用在点云上的一篇论文。与其同期的还有两篇相似论文。本篇论文作者认为transformer本身具有很好的顺序不变性，而且在二维视觉任务上表现出了很好的效果，理论上可以代替卷积操作，因此transformer能够很好的应用在点云数据上。 一、PCT的初始版本 相比于文本信息，点云特征中包含了位置特征，因此可以省略位置信息的插入。 对于一个
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2024-10-16 21:44:59
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文章目录一、前言二、3D目标检测算法梳理三、总结 一、前言前些日子作者对点云与图像融合领域进行了一些调查，经过作者浅显的调查发现现今的“点云与图像融合”主要作为一种综合工程手段应用在3D目标检测（包括但不限于：车道线识别、距离估算、有遮挡的目标识别）等自动驾驶领域。因此在调研的过程中梳理了3D目标检测算法的主要实现方法，并对各种经典算法做了类别区分。二、3D目标检测算法梳理注：这里只给出了算法的
文章目录引言地面分割原理GPF地面分割代码GPF地面分割测试结果GPF地面分割的优缺点改进思路参考文献 引言在实际实现3D目标检测时，在不依靠深度学习的训练模型时，仅采用传统方法实现目标检测。一般在实施检测之前，均需要删除地面点云才能确保后续其他障碍物点云数据的提取精度，防止因为地面点云产生干扰。 本博客的地面分割参考论文《Fast Segmentation of 3D Point Clouds
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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环境windows 10 64bitpython 3.8pytorch1.7.1 + cu101简介前面，我们介绍过 基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪，最近大神又在刚出的 YOLOv7 的基础上加上了目标跟踪，跟踪部分使用的是基于 OSNet 的 StrongSORT，项目地址: https://github.com/mikel-brostrom/Yolov7_StrongSORT_O
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2024-04-24 12:06:05
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CenterPoint 在第一阶段，使用关键点检测器检测对象的中心，然后回归到其他属性，包括 3D 大小、3D 方向和速度； 在第二阶段，它使用目标上的附加点特征来细化这些估计。 在 CenterPoint 中，3D 目标跟踪简化为贪婪的最近点匹配。论文背景2D 目标检测： 根据图像输入预测轴对齐的边界框。 RCNN 系列找到与类别无关的候选边界框，然后对其进行分类和细化。 YOLO、SSD 和
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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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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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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