【摘 要】
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针对室内三维物体识别研究中复杂点云分割不完全或过分割的问题,基于生活中物体具有一定结构对称性假设,提出了一种利用物体对称性约束的复杂点云分割算法。通过提取和匹配待
【机 构】
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南昌大学机电工程学院南昌大学南昌市医工结合技术研究重点实验室; 堪萨斯大学;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273282,61863027);江西省科技计划(2016BBE50090);江西省自然科学基金(20171BAB201013)资助项目
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针对室内三维物体识别研究中复杂点云分割不完全或过分割的问题,基于生活中物体具有一定结构对称性假设,提出了一种利用物体对称性约束的复杂点云分割算法。通过提取和匹配待分割点云中的曲面法线边界曲线,检测场景中的3D双边对称,建立对称假设集合,基于对称点属性判断完成室内生活环境复杂点云分割。借助Maryland大学生活场景复杂点云数据库,对算法进行了实验验证。结果表明:相比于区域生长算法和LCCP算法,基于双边对称约束的复杂点云分割算法的平均分数评价参数WOv,tp,fp,fn最优,分割效果好,分割完全。
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