文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

17篇点云处理综述-点云语义分割、点云物体检测、自动驾驶中的点云处理……

三维点云是最重要的三维数据表达方式之一。...从技术角度看，在三维重建、SLAM、机器人感知等多个领域，三维点云都是最简单最普遍的表达方式，因为三维点云直接提供了三维空间数据，而图像则需要通过透视几何来反推三维数据。...应用角度上，从无人驾驶中的激光雷达到微软Kinect、iPhone FaceID及AR/VR应用，都需要基于点云的数据处理。...以下收集了17篇点云处理的综述文章，方便大家全面了解三维点云处理的技术发展、了解其发展路线，便于咱们自己的学习规划及学术方向研究。...包括深度学习在点云处理中的应用、点云物体检测、点云语义分割，自动驾驶中的点云处理等等。

1.1K30
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    自动驾驶中车辆的如何使用点云定位？

    点云PCL免费知识星球，点云论文速读。...激光雷达传感器能够获取丰富，稠密且精确的三维空间中物体的点云数据，这可以帮助自动驾驶车辆实现定位和障碍物的跟踪，lidar也将成为实现完全自动驾驶的核心传感器。...1 3D点云配准方法 这里主要回顾基于3d 点云的配准的定位方法，配准的目的是实现一对点云能够对齐在同一坐标系下，从而可以计算出两次扫描之间的点云的变换，在自动驾驶定位场景下，可以通过两种方法使用配准的方法...这种不再给予点的数量而是概率的点的概率的方法能够获取LIDAR数据之间的转换关系，但是在自动驾驶中，这种方法很少能够满足实时运行计算的要求。...但是，我们很难将它们归类为“最先进”的方法，主要有两个原因： （1）DeepICP报告，配准每对点云大约需要2秒钟。这太慢了，以至于不能在现实生活中运行的真正的自动驾驶汽车上使用。

    3.1K20

    自动驾驶视觉融合-相机校准与激光点云投影

    然而激光雷达得到的是3D点云, 而单目相机得到的是2D图像, 如何将3D空间中的点投影到图像平面上, 从而获得激光雷达与图像平面相交的区域, 是本文研究的重点....对于汽车相机重要的是感光度, 因为像素量越小, 像素面积越大, 意味着更多的光子落入一个像素, 具有更好的弱光可见性. 02.LIDAR Cloud Projection 齐次坐标系 在开始激光点云投影前...几乎每一家自动驾驶厂商的激光雷达和相机的放置位置都是不一样的, 这些信息往往只能厂商给出. 从激光雷达的位置移动到相机的位置涉及平移和旋转操作, 我们需要将其应用于每个3D点....KITTI 传感器配置 接下来我们会使用KITTI的自动驾驶数据集来实现3D空间中的激光雷达点(激光雷达外部坐标系)到相机2D图像平面的投影(像素坐标系)....以下为实现激光雷达3D点云投影到2D图像平面的步骤： // 1.

    1.7K11

    自动驾驶激光点云 3D 目标检测 VoxelNet 论文简述

    自动驾驶感知视觉有 2 个流派，分别是摄像头视觉和激光雷达视觉，本文分析激光雷达视觉当中经典的算法模型 VoxelNet。...激光点云数据要做 3D 检测，效果如下图： 激光雷达也对环境进行测量，产生的是点云数据，所谓点云就是一个坐标有(x,y,z,r)这样的数据，xyz 代表 3 维坐标，r 代表信号反射强度。...可以看到有些地方点云很稠密，有些地方点云就很稀疏甚至没有。 而图片因为是像素排列，所以不存在稀疏的情况，透明或者黑色都是有相应的 RGB 数据进行存储的。 但点云就不一样，点云数据分布不均。...这引出来了一点问题： 用于激光点云处理的 CNN 模型必定和图像处理的模型有些不一样。 不一样的地方来自于点云数据的前期处理。...像素(pixel)和体素(voxel) 图片是 2 维的，单个点叫做像素。 点云是 3 维的，所有的点形成了点云，但可以想像用一个大的长方体能够把所有的点云装载进去。

    1.4K30

    自动驾驶激光点云 3D 目标检测 PointPillar 论文简述

    PointPillar 是 2019 年提出来的模型，相比于之前的点云处理模型，它有 3 个要点： 提出 Pillar 这个概念，将类 PointNets 模型能够以 Pillar 为基础单位学习点云特征...点云到伪图像的转换 2D backbone 网络学习高层次表征 检测头进行 3D Box 的检测和回归 点云到伪图像 在 VoxelNet 当中会将所有的点云切割成一个一个 Grid 称为 Voxel...为了把稀疏的点云形成稠密的数据，PointPillar 运用了 2 个手段：截取和补齐 截取体现在： 非空的 Pillar 数量超过 P 个则截取,单个 Pillar 点云数量超过 N 个就随机采样...N 个 相反的，补齐体现在： 如果 Pillar 数量过少，或者单个 Pillar 点云过少则用 0 补齐 最终所有的点云会聚集到一个稠密的尺寸为 (DxNxP) 的 Tensor 上。...所以，它很棒，点个赞，在自动驾驶世界中，快是王道，不讲速度的模型是耍流氓。

    1.5K30

    自动驾驶中，激光雷达点云如何做特征表达

    在介绍点云特征表达之前，先介绍一下自动驾驶车辆使用的激光雷达成像原理。...禾赛64线激光雷达 点云特征表达 激光雷达的稀疏点云成像与稠密像素点的图像成像不同，点云都是连续的，图像是离散的；点云可以反应真实世界目标的形状、姿态信息，但是缺少纹理信息；图像是对真实世界的目标离散化后的表达...点云预处理：在一个voxel中筛选一定量的点，在点云原始信息基础上，提取一些相对位置信息，组合成新的点云单点特征表达。...自动驾驶中激光雷达的点云比较稀疏，应用在稠密点云的特征表方法可以借鉴，很难直接使用。...因此，在自动驾驶领域，point-wise特征不会直接用来做3D目标检测任务。

    1.7K30

    点云数据标注_点云数据采集

    一：什么是点云数据 点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。这些向量通常以X,Y,Z三维坐标的形式表示，而且一般主要用来代表一个物体的外表面形状。...这些设备用自动化的方式测量在物体表面的大量的点的信息，然后用某种数据文件输出点云数据。这些点云数据就是扫描设备所采集到的。...三：点云数据的用途 作为3D扫描的结果，点云数据有多方面的用途，包括为制造部件，质量检查，多元化视觉，卡通制作，三维制图和大众传播工具应用等创建3D CAD模型。...这里有很多技术应用在将点云转换为3D表面的过程中。 四：点云数据的格式 点云数据是3D激光雷达扫描仪的基本输出。...除此之外，一些其他的公式也有开发点云数据处理软件。通过输出的是XYZ文件格式的点云数据，来自任何扫描设备的点云数据可以被任何点云数据处理软件所分析。

    1.9K30

    港中文提出全新点云上采样方法，破解自动驾驶感知难题

    PU-GAN 点云上采样的主要任务是利用输入的原始稀疏点云生成与目标几何形状相同的稠密点云。...在生成器中，n*d点云输入网络后进入到特征预抽取模块。这里的点云可以是只包含空间坐标的三维点云，同时可以是包含颜色等丰富信息的更高维点云。...△图像中左半部分显示了从模型中采样的种子点，以及采样点云片对应的稠密点云、稀疏点云。 从结果中可以看到，经过PU-GAN修复后的点云无论是在密度还是在均匀性、完整性上都超过了先前的方法。...对于自动驾驶的真实激光雷达数据，PU-GAN也可以有效补全孔洞并生成均匀的结果。...下图可以看到稀疏的人体和车辆都被有效的重建出来，这对于自动驾驶中的识别算法十分有效，为算法准确感知提供了坚实的基础。

    1.5K20

    pcl点云合并_pcl点云重建

    本节记录下点云聚类方法 1.欧式聚类分割方法 //为提取点云时使用的搜素对象利用输入点云cloud_filtered创建Kd树对象tree。...，用于存储实际的点云信息 首先创建一个Kd树对象作为提取点云时所用的搜索方法，再创建一个点云索引向量cluster_indices，用于存储实际的点云索引信息，每个检测到的点云聚类被保存在这里。...因为点云是PointXYZ类型的，所以这里用点云类型PointXYZ创建一个欧氏聚类对象，并设置提取的参数和变量。...接下来我们从点云中提取聚类，并将点云索引保存在cluster_indices中。...为了从点云索引向量中分割出每个聚类，必须迭代访问点云索引，每次创建一个新的点云数据集，并且将所有当前聚类的点写入到点云数据集中。

    2K20

    【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（2）

    写在前面 这篇文章在可以说是很完整的介绍了点云在自动驾驶中各个模块的角色，从宏观的分模块的介绍了点云在自动驾驶中的作用与应用，看完整篇文章，将不仅对自动驾驶技术有了更为全面的理解，并理解点云在自动驾驶中的重要性...目录 1、介绍 1-A 自动驾驶的意义、历史与现状 1-B 一个完整的自动驾驶系统模块 1-C 三维点云处理与学习 1-D 大纲 2、三维点云处理与学习的关键要素 2-A 点云特性 2-B 矩阵表示法...2-A 点云特性 如第1-C节所述，考虑了自动驾驶中两种典型的三维点云：实时激光雷达点云和点云高精地图。 实时激光雷达点云。对于实时激光雷达点云中的每个三维点可以跟踪其相关的激光束和捕获的时间戳。...要创建一个点云地图，需要拼接实时激光雷达从多个自动驾驶车辆获取的跨时间扫描得到的点云。由于没有直接的方法来组织点云地图，我们将其视为无组织的三维点云。...该表示方法可用于自动驾驶感知模块，以及三维点云的存储。 深度图。如第2-A节所述，实时激光雷达扫描点云基本上是从具有一定角度视野的单个位置进行的一系列距离测量；如图。 ?

    65120

    【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（3）

    写在前面 这篇文章在可以说是很完整的介绍了点云在自动驾驶中各个模块的角色，从宏观的分模块的介绍了点云在自动驾驶中的作用与应用，看完整篇文章，将不仅对自动驾驶技术有了更为全面的理解，并理解点云在自动驾驶中的重要性...目录 1、介绍 1-A 自动驾驶的意义、历史与现状 1-B 一个完整的自动驾驶系统模块 1-C 三维点云处理与学习 1-D 大纲 2、三维点云处理与学习的关键要素 2-A 点云特性 2-B 矩阵表示法...定位的作用是定位自动驾驶车辆的位姿。在高精地图中，点云地图和交通规则相关的语义特征（如车道标志和标杆）通常作为基于地图的定位的先验。...利用这些先验信息对点云地图与实时激光雷达扫描点云配准，从而获得自动驾驶车辆的实时高精度运动位姿。 感知的先验知识。感知的作用是检测场景中的所有物体，以及它们的内部状态。...三维点云拼接的一个基本问题是估计每个激光雷达扫描的6自由度姿态，也称为激光雷达姿态。将地图帧视为标准化的全局帧，将激光雷达帧视为采集到相应实时激光雷达点云的时间戳时自动驾驶车辆的自运动点云帧。

    59130

    【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（4）

    写在前面 这篇文章在可以说是很完整的介绍了点云在自动驾驶中各个模块的角色，从宏观的分模块的介绍了点云在自动驾驶中的作用与应用，看完整篇文章，将不仅对自动驾驶技术有了更为全面的理解，并理解点云在自动驾驶中的重要性...【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（1） 【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（2） 【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（3） 在翻译与理解的过程中可能存在笔误或者理解不到位...目录 1、介绍 1-A 自动驾驶的意义、历史与现状 1-B 一个完整的自动驾驶系统模块 1-C 三维点云处理与学习 1-D 大纲 2、三维点云处理与学习的关键要素 2-A 点云特性 2-B 矩阵表示法...我们知道高精地图的三维表示的点云数据，自动驾驶车辆的定位输出是6自由度姿态（平移和旋转），这是地图坐标系和激光雷达坐标系之间的刚性变换。...4-C 点云定位的挑战 定位模块的挑战是在极端场景中工作时的不确定性，例如，当自动驾驶车辆在没有虚线车道标志的直行隧道中行驶时，几乎没有几何和纹理特征，导致激光雷达无法进行地图配准；当自动驾驶车辆被大卡车包围时

    34230

    【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（5）

    写在前面 这篇文章在可以说是很完整的介绍了点云在自动驾驶中各个模块的角色，从宏观的分模块的介绍了点云在自动驾驶中的作用与应用，看完整篇文章，将不仅对自动驾驶技术有了更为全面的理解，并理解点云在自动驾驶中的重要性...【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（1） 【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（2） 【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（3） 【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习...目录 1、介绍 1-A 自动驾驶的意义、历史与现状 1-B 一个完整的自动驾驶系统模块 1-C 三维点云处理与学习 1-D 大纲 2、三维点云处理与学习的关键要素 2-A 点云特性 2-B 矩阵表示法...2-C 代表性的工具 3、高精地图的创建以及三维点云的处理 3-A 高精地图创建模块概述 3-B 三维点云的拼接 3-C 点云语义特征的提取 3-D 地图创建面对的挑战 4、基于点云定位的处理 4-A...6-B 定性结果 5，点云感知 5-A 感知模块概述 如第1-B节所述，感知模块是自动驾驶车辆的视觉系统，该模块需要能够感知周围的3D环境。

    60410

    点云采样

    原文链接 点云采样分类 点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样，几何采样，随机采样，格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。...---- 格点采样 格点采样，就是把三维空间用格点离散化，然后在每个格点里采样一个点。具体方法如下： 1. 创建格点：如中间图所示，计算点云的包围盒，然后把包围盒离散成小格子。...具体方法如下： 输入点云记为C，采样点集记为S，S初始化为空集。 1. 随机采样一个种子点Seed，放入S。如图1所示。 2. 每次采样一个点，放入S。...采样点一般先分布在边界附近，这个性质在有些地方是有用的，比如图元检测里面的点采样。 ---- 几何采样 几何采样，在点云曲率越大的地方，采样点个数越多。...下面介绍一种简单的几何采样方法，具体方法如下： 输入是一个点云，目标采样数S，采样均匀性U 1.

    1.9K41

    自动驾驶中图像与点云融合的深度学习研究进展综述

    ●论文摘要 在过去的几年里，自动驾驶汽车得到了迅速的发展。然而，由于驾驶环境的复杂性和动态性，实现完全自主并非易事。因此，自动驾驶车辆配备了一套不同的传感器，以确保强健、准确的环境感知。...为了弥补这一差距并推动未来的研究，本文致力于回顾最近基于深度学习的数据融合方法，这些方法同时利用图像和点云。简要介绍了图像和点云数据处理的深度学习。...基于图像和点云融合的感知任务及其相应部分 相机-激光雷达融合不是一个简单的任务。首先，摄影机通过将真实世界投影到图像平面来记录真实环境，而点云则保留了三维几何图形。...关于点云的深度学习分类可以查看以下文章： 三维点云语义分割总览 【论文速读】点云深度学习论文综述 【论文速读】2020最新点云深度学习综述 ● 内容精华 一，深度估计 深度估计模型是一种通过将稀疏的点云通过上采样的方法生成稠密有规则的深度值...（点云），这样生成的点云更加有利于后期的感知模块的实现，这种模型可以改善激光雷达扫描得到的点云的不均匀分布。

    3.4K31

    点云拼接

    找到这种转换的目的包括将多个点云拼接为全局一致的模型，并将新的测量值映射到已知的点云以识别特征或估计其姿势 寻找不同点云空间变换矩阵有两种方法： 1、拍摄图像或使用扫描设备扫描时记录每个点云的相对位姿...直接根据平移和旋转矩阵对点云进行变换、拼接。此种方法要求拍摄图像或扫描点云数据时记录相机或扫描设备与每个点云的相对位姿，从而可求出每个点云之间相对位姿。...·点云去除重叠，需要有个重叠判定条件，一般是设置一个点云的影响范围，范围内的点会被过滤掉。就如同一个筛子一样，过滤范围越大，筛子的缝隙越小。...如何去掉点云的重影： 多帧点云注册去除重叠后，得到一个整体点云后，有时候会出现局部点云有重影的情况。常见的原因是数据本身有误差，有微小形变，刚体变换不可能把多帧点云完全对齐。...4）点云去除重影：如果用户已经得到了一个整体点云，并且有了重影，没有办法应用非刚体注册。那么可以先检测出点云的重影部分，再删除掉这些局部点云。 ? THE END

    4.5K40

    点云法线

    点云是曲面的一个点采样，采样曲面的法向量就是点云的法向量。 我们给每个点一个线段来显示法线，线段的方向为法线方向，如下图所示。这种显示方法虽然简单，但是不方便查看法线的正确性。...下面介绍的点云渲染，能更加直观的查看法线的正确性。 ---- 点云法线应用 点云渲染：法线信息可用于光照渲染。...---- 点云法线计算 点云采样于物体表面，物体表面的法线即为点云法线，故可先对物体表面的几何进行估计，即可计算出点云法线。一般可用低阶多项式曲面进行局部拟合，如左图所示。...---- 点云法线定向 点云法线经过上面介绍的PCA计算以后，还有一个问题是全局定向。法线有两个互为相反的方向。所谓全局定向，就是视觉上连续的一片点云法线方向要一致，片于片之间的定向也要视觉一致。...一个经典的定向方法是，给点云的每个点找k个最近点，并连上k条边，这样点云就变成一个图结构了，也叫Riemannian图。然后给每条边一个权重w = 1 - |Ni * Nj|。

    2.4K21

    【综述】【点云算法】纽约大学&Uber汇总108篇参考文献，概述了自动驾驶的3D点云处理算法

    Uber(ATG部门)等 论文名称：3D Point Cloud Processing and Learning for Autonomous Driving 原文作者：Siheng Chen 本文对自动驾驶中的...3D点云处理和学习进行了综述。...LiDAR传感器是自动驾驶车辆中最重要的传感器之一，它采集3D点云，精确的记录物体和场景的外表面。3D点云处理和学习工具对于自动驾驶车辆中的地图创建、定位和感知模块至关重要。...在目前研究者关注从摄像机中采集到的图像、视频等数据的同时，已经有越来越多的研究者认识到LiDAR在自动驾驶中的重要性和意义，提出了基于3D点云的处理和学习算法。...本文回顾了该研究领域的最新进展，总结了目前自动驾驶领域已经尝试使用的和需要的使用的实用方法。本文还提供了未来需要解决的开放问题的一些观点。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ?

    47720

    【点云论文速读】点云分层聚类算法

    这篇文章中，我们首次提出一种新颖的分层聚类算法----pairwise Linkage（p-linkage），能够用来聚类任意维度的数据，然后高效的应用于3D非结构点云的分类中，P-linkage 聚类算法首先计算每个点的特征值...，例如计算2D点的密度和3D点的平滑度，然后使用更为具有特征性的数值来描述每个点与其最邻近点的链接关系，初始的聚类能够通过点对的链接更容易的进行，然后，聚类融合过程获得最终优化聚类结果，聚类结果能够用于其他的应用中...，基于P-Linkage聚类，我们在3D无结构点云中发明了一个高效的分割算法，其中使用点的平滑度作为特征值，对于每一个初始的聚类创立切片，然后新颖且鲁棒的切片融合方法来获得最终的分割结果，所提的P-linkage...聚类和3D点云分割方法仅需要一个输入参数。...实验结果在2d-4d不同的维度合成数据充分证明该P-Linkage聚类的效率和鲁棒性，大量的实验结果在车载，机载和站式激光点云证明我们提出所提方法的鲁棒性。

    2.5K10
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券