典型文献
核相关神经网络点云自动配准算法
文献摘要：
点云配准是点云数据智能处理的重要问题,也是将点云应用于智慧城市、自动驾驶和智能三维重建等方面的关键.针对现有点云配准方法效率低、鲁棒性差的问题,提出了一种基于核相关神经网络的点云自动配准算法.首先构建点云核用于计算点云中每个点的核相关度,然后通过多层感知机对点云进行特征编码,基于编码特征向量估计点间对应关系并求解变换参数,最后以迭代方式来使待配准点云不断逼近目标点云,完成点云配准.使用斯坦福大学3D扫描模型库中的Bunny、Dragon、Happy、Elephant、Horse点云数据,对该算法以及迭代最近邻点算法(ICP)等多个算法进行对比实验.实验结果表明,所提算法能够对不同物体点云实现精确配准,精度和效率均优于所对比算法,且在点云数据存在噪声和密度不一致的情况下仍具有良好的稳定性和精度.
文献关键词：
测量;点云配准;核相关;神经网络;迭代
中图分类号：
作者姓名：
李健;黄硕文;冯凯;朱琦;崔昊
作者机构：
郑州大学地球科学与技术学院,河南郑州450001;郑州大学水利科学与工程学院,河南郑州450001;河南省测绘工程院,河南郑州450003
文献出处：
引用格式：
[1]李健;黄硕文;冯凯;朱琦;崔昊-.核相关神经网络点云自动配准算法)[J].同济大学学报（自然科学版）,2022(11):1685-1692
A类：
B类：
核相关,网络点,自动配准,点云配准,点云数据,数据智能,智能处理,云应用,智慧城市,自动驾驶,三维重建,有点,配准方法,云中,相关度,多层感知机,特征编码,编码特征,特征向量,解变,变换参数,准点,逼近,标点,斯坦福大学,模型库,Bunny,Dragon,Happy,Elephant,Horse,最近邻,邻点,点算,ICP,对比算法
AB值：
0.41884
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