【摘 要】
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Kinect等深度相机采集的三维数据往往存在噪音、低分辨率等问题,导致两帧点云的局部几何特征匹配一直面临挑战。目前多采用基于特征直方图的方法解决这一问题,但其计算量较大
【机 构】
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陕西科技大学电气与信息工程学院,同济大学电气与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51538009);陕西省工业攻关项目(2015GY044)资助
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Kinect等深度相机采集的三维数据往往存在噪音、低分辨率等问题,导致两帧点云的局部几何特征匹配一直面临挑战。目前多采用基于特征直方图的方法解决这一问题,但其计算量较大,且对场景旋转平移的要求较为严格。文中提出了一种基于数据驱动的方法,首先从大量重建好的RGB-D数据集中,通过自监督的深度学习方法构建能够描述三维数据几何特征的模型;然后利用基于KD-Tree的K近邻算法(KNN)得到两部分点云的特征对应点,通过RANSAC剔除误匹配点对;最后通过得到的较准确的位置关系估计两帧点云的几何变换,从而完成配准。
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