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多视角点云配准是逆向工程中的关键步骤之一,具有重要的研究意义和工程应用价值。而对于狭窄场景(如口腔或机械结构内部)获取的点云数据,多视角配准算法的精度直接影响重建精度的好坏。为了提升狭窄场景多视角点云配准的速度和鲁棒性,提出一种基于位姿图优化的增量式多视角点云配准方法。首先针对相邻视角的点云,结合迭代最近点法(ICP)和基于特征的配准方法,提出一种多策略融合的成对点云配准算法,用于求解相邻视角点云的配准结果;然后在增量式相邻视角点云配准的基础上,进一步提出一种基于距离约束的回环检测方法,并依据相邻视角点云的配准结果和回环检测的结果构建位姿图;最后采用实时优化策略对位姿图进行优化,消除累计误差,实现鲁棒的多视角配准。实验结果表明,提出的多策略融合配准算法和基于距离约束的回环检测方法是有效的。经典ICP算法和基于FPFH特征的配准算法在实验中存在失效的现象,而提出的多策略融合配准算法并无失效。基于距离筛选的回环检测方法较常规的回环检测方法效率提高。提出的多视角配准算法在配准牙齿模型数据时精度可达到0.0357 mm。为了验证算法的普适性,采用多个狭窄场景下连续采集的模型点云进行验证,结果表明:提出的算法取得了不错的效果,表明该方法是一种有效的狭窄场景多视角配准方法。 相似文献
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在实际成像条件下,运动中的三维目标,其投影形状(silhouette)是变化的,因而其可识别性也处于变动中.为了应对这类困难情况,本文定义了模式的动态特征空间和模式的动态可识别性等概念.提出了处理三维目标运动图像序列的多尺度智能递推识别方法(MUSIRR).构造了一种混合神经网络和逻辑决策模块的智能识别器,BP神经网和RBF网用作识别器的基本构成单元.在训练阶段,该识别器使用目标的多尺度二值特性视图模型的规则矩不变量为样本特征向量.在识别阶段,算法在递推识别序列目标图像过程中,充分利用了目标姿态不会突变以及有关成像过程的合理约束,达到了提高识别率目的. 相似文献
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《电子技术与软件工程》2016,(1)
本文主要论述基于STM32的智能巡线机器人的软件系统的设计思路与研发流程,阐述此过程中所遇到的各种问题以及解决方法和改进方案,对比不同方案间的优劣,与此同时对机器人的硬件系统做出了简要的说明。软件系统主要包括视觉识别检测系统和动力控制系统,本文会对其中相应的算法尤其是巡线算法做出深入分析与探讨。 相似文献
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《现代电子技术》2017,(4):44-48
传统的英文字母计算机辅助视觉识别方法采用图像边缘轮廓检测方法,在字母识别过程中容易产生虚假轮廓特征干扰,导致识别准确度不高。该文结合嵌入式Linux设备驱动程序开发,进行计算机辅助视觉下的英文字母识别软件优化设计。使用Qt/Embedded作为GUI,构建用户应用程序,基于X86架构的GNU开发工具集进行计算机辅助视觉下的英文字母识别文件系统配置和编译,通过设备驱动程序开发,进行软件设计优化,包括字符设备驱动程序、块设备驱动程序和网络设备驱动程序。系统测试表明,该英文字母识别软件具有较好的识别精度和收敛性,软件可靠度较高,人机交互性能较好。 相似文献
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无论讯源还是功放.Trigon一概选择薄而纤小的机身。它们那高亮感的镜面板和小巧的造型结合在一起,给音响爱好者以质感与造型感兼备的感觉。这是Trigon在产品外观上的独特追求。有可能很多喜欢厚重威猛外观的发烧友会觉得Trigon的器材偏于小巧。 相似文献
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