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基于多视图融合的闭环检测技术研究

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【作者】 刘阔张宗华

【Author】 LIU Kuo;ZHANG Zonghua;School of Mechanical Engineering,Hebei University of Technology;

【通讯作者】 张宗华;

【机构】 河北工业大学机械工程学院

【摘要】 针对多视图融合点云片段的闭环检测问题,提出一种基于视觉词典的闭环检测方法,该方法避免了O(N2)的匹配复杂度的问题.首先对融合后的点云进行去除边缘响应等预处理.然后对每个点云片段提取尺度不变特征变换Scale Invariant Feature Transform (SIFT)关键点,计算快速点特征直方图Fast Point Feature Histogram (FPFH)描述子,将描述子空间离散化处理构建三维特征的视觉词典树,利用树状结构的词典加快了验证几何片段的对应关系.为了保证检测闭环候选系统的可靠性,采用了点云重叠区域作为几何验证的标准.最后,利用公开的数据集进行测试,得到了较高的召回率与准确率.实验结果证明了该方法可以实现自动的全局配准.

【基金】 国家重点研发计划(2017YFF0106404);国家自然科学基金(51675160);河北省应用基础研究计划重点基础研究资助项目(15961701D);河北省高层次人才资助项目(GCC2014049);河北省人才工程培养经费资助项目(A201500503);江苏省双创人才资助项目;European Horizon 2020 through Marie Sklodowska-Curie Individual Fellowship Scheme(707466-3DRM)
  • 【DOI】10.14081/j.cnki.hgdxb.2018.05.001
  • 【分类号】TU17;TP391.41
  • 【下载频次】70
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