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
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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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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（1）Euclidean分割欧几里德分割法是最简单的。检查两点之间的距离。如果小于阈值，则两者被认为属于同一簇。它的工作原理就像一个洪水填充算法：在点云中的一个点被“标记”则表示为选择在一个的集群中。然后，它像病毒一样扩散到其他足够近的点，从这些点到更多点，直到没有新的添加为止。这样，就是一个初始化的新的群集，并且该过程将以剩余的无标记点再次进行。 在PCL中，Euclidean分割法如下： #
目录一、项目方案二、项目准备工作1.安装并配置好Openpcdet的环境2.安装好ROS melodic三、项目工作空间创建及代码配置四、具体代码修改与讲解launch/pointpillars.launch的修改launch/pointpillars.rviz的修改五、实时检测效果展示六、项目思考以及未解决的问题七、Reference一、项目方案ROS的通讯机制使得它在机器人和无人驾驶领域应用十
一.基于基于传统方法的三维点云目标检测的基本流程：1.点云预处理（例如点云降采样等前处理方法） 2.分割地面（暴力法以及Ransac算法） 3.点云聚类方法介绍： 4.特征提取 提取点云的某些特征向量 特征提取主要包括： 1.2D特征：2d几何特征：半径、点密度、面积…… 2d局部形状特征：基于累积图的特征：格网点数、高程差、高程标准差… 2.3D特征：3d几何特征：半径、高程差、高程标准差、点密
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2024-04-29 15:24:49
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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
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
关键点又称为感兴趣的点，是低层次视觉通往高层次视觉的捷径，抑或是高层次感知对低层次处理手段的妥协。 ——三维视觉关键点检测1.关键点，线，面关键点 = 特征点；关键线 = 边缘；关键面 = foreground；上述三个概念在信息学中几乎占据了统治地位。比如1维的函数（信号），有各种手段去得到某个所谓的关键点，有极值点，拐点
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
粗糙度由前文《点云的凹凸性检验》的实验结果，我们可以看到：即便是在光滑的凸起表面，也存在凹陷的部分杂点。这些凹陷与凸起交错的部分表示：这部分的点云虽然是描述的是凸起体，但是仍然是表面较粗糙的凸起体。问： 现有一近似平面的粗糙点云，需要以此对应平面为基准，使用数值定量描述此平面点云的表面粗糙度。粗糙度表征量描述平面粗糙度时，需要先确定基准平面。这里推荐大佬博主M＆Q的最小二乘法：在我们用二
凹凸性当我们持有表面点云数据时。可能从某个方向看向数据，此区域是凹陷的，但是当我们从背向看过来时其又是凸起的。这使得我们产生一个误会：在判断点云的凹凸性之前，是否需要先规定一下点云的表侧和里侧？事实上在大多数情况下，我们仅仅需要。通过凹凸性检验的方法，将大面积的点云进行语义分割而已，如果这一半数据不是我想要的凹面或凸面，只需要抽取另一半的数据就好了。凹凸性检验逻辑单个点云凹凸性逻辑如下图：当P1点
