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  1. 一种从激光雷达点云中提取建筑物模型的方法

  2. 一种从激光雷达点云中提取建筑物模型的方法
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-08-02
    • 文件大小:448kb
    • 提供者:forgy
  1. 从机载激光雷达点云提取建筑物屋顶边界的活动轮廓模型改进方法

  2. 从机载激光雷达点云提取建筑物屋顶边界的活动轮廓模型改进方法
  3. 所属分类:教育

  1. 点云拼接和拟合算法

  2. 这是两篇关于激光雷达点云数据的文献,一篇是有关于点云拟合算法,一篇是有关于点云模型拼接的,个人觉得还不错!
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2014-11-18
    • 文件大小:10mb
    • 提供者:u012736279
  1. 激光雷达点云处理软件

  2. 激光雷达点云数据处理软件,可提供点云数据查看、按类别显示、点云数据按类别导出、导出DEM/DSM、滤波等功能。
  3. 所属分类:外包

    • 发布日期:2016-12-02
    • 文件大小:4mb
    • 提供者:terminatorss
  1. 点云数据基本处理及应用

  2. 本文档比较适合刚接触激光雷达点云数据的学习者,包括点云数据的获取,处理讲解。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2018-05-25
    • 文件大小:46kb
    • 提供者:yangjinyi1314
  1. 激光雷达点云地平面校准 地面分割

  2. 激光雷达点云地平面校准 地面分割 https://blog.csdn.net/u014679795/article/details/82189901
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-08-29
    • 文件大小:12kb
    • 提供者:u014679795
  1. 一种基于车载激光雷达点云数据的堤坝自动提取方法

  2. 一种基于车载激光雷达点云数据的堤坝自动提取方法,唐雪华,姚春静,本文以车载激光雷达点云数据为源数据,在分析点云滤波和堤坝横断面(剖面)空间几何分布特征的基础上,提出了一种基于多项式曲线
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-12
    • 文件大小:538kb
    • 提供者:weixin_38697808
  1. 基于移动平台的激光雷达点云投影到相机图像上的不确定性估计

  2. 结合多传感设备以实现高级的感知能力是自动驾驶汽车导航的关键要求。传感器融合用于获取有关周围环境的丰富信息。摄像头和激光雷达传感器的融合可获取精确的范围信息,该信息可以投影到可视图像数据上。这样可以对场景有一个高层次的认识,可以用来启用基于上下文的算法,例如避免碰撞更好的导航。组合这些传感器时的主要挑战是将数据对齐到一个公共域中。由于照相机的内部校准中的误差,照相机与激光雷达之间的外部校准以及平台运动导致的误差,因此这可能很困难。在本文中,我们研究了为激光雷达传感器提供运动校正所需的算法。由于不可
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-10-20
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:qq_16481211
  1. 基于激光雷达点云求两个墙面的交线.rar

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  3. 所属分类:教育

  1. 基于激光雷达点云的圆柱体(树干)几何建模.rar

  2. 基于激光雷达点云的圆柱体(树干)几何建模.rar
  3. 所属分类:教育

  1. 激光雷达点云障碍物检测.rar

  2. 激光雷达点云障碍物检测。激光雷达点云障碍物检测。激光雷达点云障碍物检测。激光雷达点云障碍物检测。激光雷达点云障碍物检测。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2020-09-12
    • 文件大小:199mb
    • 提供者:qq_45957970
  1. 基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测.rar

  2. 基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测。基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测。基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测。基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2020-09-12
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:qq_45957970
  1. loam官方激光雷达电云测试数据包

  2. 在使用ROS做SLAM时,会用到开源算法loam,此文件为loam官方激光雷达点云测试数据包,利用此数据包可以对loam进行测试和建图,测试loam以及其他依赖安装是否合适
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2020-10-20
    • 文件大小:721mb
    • 提供者:qq_45632201
  1. 读取.bin激光雷达点云文件格式并可视化三种的方法

  2. 申明:从KITTI官网下载到的激光雷达点云数据为.bin格式,为此找到了三种方法,现在分享出来大家一起讨论。 程序运行环境 运行测试系统:Ubuntu16.04 运行环境:python3.6 方法一:使用numpy库读取.bin数据并使用mayavi.mlab来可视化点云数据 1、安装通过下属命令安装依赖库 pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install mayavi -i https://py
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:627kb
    • 提供者:weixin_38662089
  1. 读取.bin激光雷达点云文件格式并可视化三种的方法

  2. 申明:从KITTI官网下载到的激光雷达点云数据为.bin格式,为此找到了三种方法,现在分享出来大家一起讨论。 程序运行环境 运行测试系统:Ubuntu16.04 运行环境:python3.6 方法一:使用numpy库读取.bin数据并使用mayavi.mlab来可视化点云数据 1、安装通过下属命令安装依赖库 pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install mayavi -i https://py
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:627kb
    • 提供者:weixin_38621565
  1. 基于分层墨卡托投影的激光雷达点云数据局部特征描述

  2. 为了高效提取激光雷达点云数据的局部几何结构特征,实现三维(3D)目标的配准、检测和识别,提出了一种基于分层墨卡托投影(HMec)的局部点云特征描述子。首先,采用传统方法进行特征提取;然后,利用具有保角特性的墨卡托投影,将3D点云数据的局部邻域点分层投影到多个墨卡托平面上;最后,分别统计各墨卡托平面的分布直方图,得到特征点的局部特征描述子。HMec特征描述子能很好地保留点云的局部几何结构特征,从而提高特征描述子的辨别力。在Bologna和3DMatch数据集上的测试结果表明,相比其他9种局部特征描
  3. 所属分类:其它

  1. 基于迁移学习的小样本机载激光雷达点云分类

  2. 已有基于深度学习的机载激光雷达点云分类方法存在训练时间长、对样本数据需求量较大等问题,无法广泛应用于不同情况下的复杂场景。针对该问题,提出了一种基于迁移学习的小样本机载激光雷达点云分类方法。该方法首先对机载激光雷达点云进行光谱信息的补充,通过提取点云数据的归一化高度、强度值和植被指数特征构建三通道点云特征图;通过设置不同的邻域大小和投影方向,生成多尺度和多投影特征图,并基于迁移学习方法进行多尺度、多投影的深层特征提取。针对上述提取的深层次特征,利用池化操作提取全局特征,并采用卷积神经网络进行初步
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:13mb
    • 提供者:weixin_38706824
  1. 基于深度图的三维激光雷达点云目标分割方法

  2. 三维激光雷达广泛应用在智能车系统中,点云目标分割是智能车环境感知中的关键技术。针对目前三维激光雷达点云目标分割算法实时性和准确性不高的问题,提出一种基于深度图的点云目标快速分割方法。将点云数据表示为深度图,建立深度图与点云数据的映射关系。利用激光雷达扫描线的角度阈值去除地面点云数据,结合深度图和自适应参数改进的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法对非地面点云进行聚类分割。实验结果表明该方法相对于
  3. 所属分类:其它

  1. 区域回波比率与拓扑识别模型结合的城区激光雷达点云分类方法

  2. 针对城区激光雷达点云提出一种全自动分类方法。采用具备一定抗过分割能力的拓扑启发式分割算法对栅格高程图像进行面向对象分割;依据迭代最大类间方差(Otsu)聚类方法及两种拓扑模型实现地面图斑对象与非地面图斑对象初步分离,并合并邻接非地面对象;在地物对象中引入多次回波比率检测树木对象,采用区域面积、建筑物高度等条件区分建筑物及其他两类地物,并依据栅格索引分类。选择具有丰富地物类型的典型城区点云数据进行实验,结果表明,该算法具有良好分类精度及较强实用价值。
  3. 所属分类:其它

  1. 基于距离反比插值的激光雷达点云贪婪三角网构建及应用

  2. 机载激光雷达点云数据处理之后的三维重建研究问题一直以来都是研究的重点。针对堆料点云数据三维重建中贪婪三角化算法的不足,提出一种基于距离反比插值的贪婪三角化算法。该算法通过插值不仅能得到未测量区域数据,同时还能通过对插值区域的控制,得到均匀的数据。应用该算法对堆料进行三维重建,通过现场对比实验证明,依据该算法得到的重建结果更加接近真实场景,具有较强的应用价值。
  3. 所属分类:其它

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