典型文献
基于关键点的点对特征三维目标识别算法
文献摘要：
针对复杂场景下的三维点云目标识别速度慢,准确率低的问题,提出了一种基于关键点的点对特征三维目标识别算法.通过直接对关键点建立点对特征,避免了周围邻域局部曲面的特征计算,具有空间维度小和计算速度快的特点.使用哈希表存储,加快了特征匹配的时间.利用快速投票方案对模型点云和场景点云进行匹配识别,生成候选位姿,利用贪婪算法对候选位姿进行聚类与筛选,采用ICP算法对物体位姿进行优化,基于配准后的点云重叠情况完成目标识别.对提出的算法在多个数据集以及真实场景下进行了实验,验证了所提出的识别方法具有可行性和有效性,且对噪声的鲁棒性较强,具有一定的实际工程应用价值.
文献关键词：
目标识别;哈希表;快速投票;聚类筛选;位姿优化
中图分类号：
作者姓名：
陆军;韦攀毅;王伟
作者机构：
哈尔滨工程大学 智能科学与工程学院,黑龙江,哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学 船海装备智能化技术与应用教育部重点实验室,黑龙江,哈尔滨 150001
文献出处：
引用格式：
[1]陆军;韦攀毅;王伟-.基于关键点的点对特征三维目标识别算法)[J].北京理工大学学报,2022(02):200-207
A类：
快速投票
B类：
点对特征,三维目标识别,目标识别算法,复杂场景,三维点云,速度慢,邻域,特征计算,有空,空间维度,计算速度,哈希表,特征匹配,云和,景点,贪婪算法,ICP,配准,真实场景,实际工程应用,聚类筛选,位姿优化
AB值：
0.328417
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