典型文献
三维视觉下的目标识别与位姿估计方法
文献摘要：
为了提高遮挡环境下三维目标点云的识别率,提出将聚类视点特征直方图(clustering view-point feature histogram,CVFH)算法与方向特征直方图(signature of histograms of orienTations,SHOT)算法相结合的特征融合识别(CV-SHOT)算法.利用CVFH特征对分割的场景点云进行快速粗识别,提取相似目标点云SHOT特征并获得模型-场景对应点集,通过引入3D霍夫投票机制对场景目标进行精确识别并获得点云 目标初始位姿.基于迭代最近点(iterative close point,ICP)算法实现目标精确定位以及位姿估计并搭建实验环境,测试单物体场景以及多物体部分遮挡场景.结果表明:CV-SHOT算法识别率达到90％以上,与传统的点云识别算法相比,识别率明显提高、鲁棒性更强,可对室内复杂场景目标进行有效识别与位姿估计.
文献关键词：
机器视觉;三维目标识别;霍夫投票;点云分割;点云配准;位姿估计
中图分类号：
作者姓名：
王青;贾秀海;叶明露;王启宇;盛晓超
作者机构：
西安工程大学机电工程学院,陕西西安710048
文献出处：
引用格式：
[1]王青;贾秀海;叶明露;王启宇;盛晓超-.三维视觉下的目标识别与位姿估计方法)[J].西安工程大学学报,2022(01):85-93
A类：
CVFH,orienTations,霍夫投票
B类：
三维视觉,位姿估计,估计方法,挡环,标点,识别率,视点,点特征,特征直方图,clustering,view,point,feature,signature,histograms,SHOT,特征融合,融合识别,景点,相似目标,对应点,点集,投票机制,精确识别,迭代最近点,iterative,close,ICP,算法实现,实现目标,精确定位,实验环境,部分遮挡,遮挡场景,算法识别,点云识别,识别算法,复杂场景,机器视觉,三维目标识别,点云分割,点云配准
AB值：
0.43508
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