龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本申请属于视觉测量领域，具体公开了一种基于二次聚类的水下点云匹配方法、装置和电子设备，该方法包括：获取水下目标场景的目标点云和场景点云；对目标点云和场景点云进行降噪处理，筛除目标点云的离群点噪声和场景点云的离群点噪声；基于目标点云中点对的点云间距、法线角度和表面曲率，构建目标点云中点对的特征描述子；构建场景点云的点对特征集合，计算场景点云坐标系到目标点云坐标系的位姿变换关系，获得初步候选位姿；对初步候选位姿进行二次聚类，采用位姿聚类约束准则筛除不合格位姿，将平均点距误差最小的位姿作为最佳初步候选位姿；基于点云精匹配误差函数进行位姿优化，获取优化后的点云配准位姿变换矩阵，以完成点云匹配。
主权项：1.一种基于二次聚类的水下点云匹配方法，其特征在于，包括：获取水下目标场景的两幅相邻的水下原始测量点云，分别记为目标点云和场景点云；对所述目标点云和所述场景点云进行降噪处理，筛除所述目标点云的离群点噪声和所述场景点云的离群点噪声；基于所述目标点云中点对的点云间距、法线角度和表面曲率，构建所述目标点云中点对的特征描述子，并将所述特征描述子离散化存储在哈希表中；构建所述场景点云的点对特征集合，并基于所述点对特征集合在所述哈希表中搜索目标点云的对应点对，计算场景点云坐标系到目标点云坐标系的位姿变换关系，获得初步候选位姿；基于密度聚类算法对所述初步候选位姿进行二次聚类，采用位姿聚类约束准则筛除不合格位姿，并获取剩余位姿的平均点距误差，将平均点距误差最小的位姿作为最佳初步候选位姿；基于点云精匹配误差函数对所述最佳初步候选位姿进行位姿优化，获取优化后的点云配准位姿变换矩阵，以完成点云匹配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 基于二次聚类的水下点云匹配方法、装置和电子设备
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号