一种板型物体混叠场景的快速分割算法

针对多个板型物体混叠摆放的场景,提出了一种快速有效的分割算法。该算法充分利用有序点云的特点,将自顶向下以及自底向上的分割策略结合,根据三维点的空间位置和法向量,利用随机采样一致性(RANSAC)算法从三维点云数据中快速提取平面点集;然后将提取的平面点集所对应的图像坐标映射为二值图像,通过连通区域分析将其分割为多个连通的平面区域;接着利用"胶水"算法对这些区域进行快速合并,并对较大的弱连接连通区域进行断裂修正,得到最终的分割结果。实验结果表明:与区域生长算法相比,所提算法的分割结果更优,且算法效率大幅提升。     

基于增强型点对特征的三维目标识别方法

针对基于原始点对特征的三维目标识别算法中存在的内存浪费、效率不高的问题,提出了一种基于增强型点对特征的三维目标识别算法。通过在原始点对特征的第4个分量上乘以一个符号函数,得到了一种区分性更强的点对特征,消除了原始点对特征存在的二义性。考虑到待识别目标三维模型存在的自遮挡,利用点对之间的视点可见性约束,剔除了目标三维模型哈希表中存在的大量冗余点对,节省了内存开销并提高了三维目标识别算法的识别准确率和效率。在开放数据集和实际采集的数据集上的实验结果表明,与基于原始点对特征的算法相比,所提三维目标识别算法在识别准确率和效率上都有一定程度的提升。