基于M估计的稳健配准

在计算机视觉和逆向工程领域,数字化测量数据与其CAD模型间的配准是一个值得研究的问题.基于3个基准点的对齐方法实现数字化测量数据与CAD模型的粗配准,使得变换后的测量数据与CAD模型比较接近,再通过M估计来实现稳健配准,这可以去除原始测量数据中的不好数据,同时较快地获得模型变换并实现精确配准.试验结果表明,该算法能很好地实现点集与三维模型间的配准.     

基于曲率图的三维点云数据配准

以曲率图作为三维点云数据的特征描述函数,并运用曲率图实现了三维点云数据的配准.对于含有噪声的点云数据,先根据每个点的邻域特性估算其曲率值,然后根据每个点及其周围邻域点的曲率值构造该点的曲率图.通过在多比例空间下曲率图的特征保持分析,可提取到最能反映该点云数据特征的特征点集.对于两两配准,这些特征点集被用于三维点云数据的粗略配准算法中,该算法利用点云内部空间点相对位置在刚性变换下的不变特性实现了特征点对的匹配,由匹配的特征点对进行坐标变换求解,完成了两三维点云的粗略配准,然后运用迭代最近点算法进行精确配准.最后将整个配准算法应用于真实的三维点云数据,结果表明该算法能有效抑制点云采样密度及噪声的影响,能够快速实现点云数据的精确配准.     

多视角下数据的配准

提出了采用最靠近点的迭代(Iterative Closest Point,ICP)算法，用于完成多视角下数据的配准，并采用四元数法来求解曲面配准所需的旋转及平移阵。在应用上述方法中， 根据测量数据的特点采用了均匀参数化法，并以此为基础利用线性插值法建立了曲面的初始参数模型。在最靠近点的迭代算法中，提出了一种新的判断不同视角下对应点集间有效对应点的方法，该方法简便、快速，具有实用价值。     

基于点数据集三维空间曲面三角化算法实现

在地质、医学等科学研究领域中,基于原始数据建立三维空间图像模型的研究具有较高价值;特别在三维地质构造建模中,测量获取的原始数据采用点数据集形式表示。基于点数据构建三维空间曲面三角化网格模型能够很好地还原点数据集所表示的曲面形态和展布,在现有的三角化剖分算法研究的基础上,提出一种基于点数据集三维空间曲面三角化网格模型生成算法;该算法生成的网格模型质量较高,能够较好地描述点集所表示的曲面形态。采用描述地质界面的点数据集进行算法验证与测试,根据边界数据实际情况,生成三维空间曲面三角化模型并更新网格模型边界,效果比较理想。     

汽车密封条点云数据与截面数据的对齐

逆向工程中点云数据处理是重构表面模型的一个很重要的步骤。以汽车密封条三角窗产品为例,结合汽车密封条产品逆向工程的特点和坐标变换的理论,利用逆向软件,实现了汽车密封条点云数据与截面数据的对齐。     

线结构光多传感器三维测量系统误差校正方法

针对线结构光多传感器三维轮廓测量系统中多传感器坐标系统一误差及线结构光带特征平面方程求解误差的校正问题,应用一种可进行特征点多分辨率提取的平面靶标,选择两传感器共同测量范围内部分特征点作为参考点,应用迭代求解最近临点算法,求解两标定坐标系精确统一的参数,实现多传感器测量系统中两坐标系统一误差的校正.提出了一种带参数的线结构光带图像特征点亚像素提取算法,通过参数设置改变线结构光带特征平面的位置,对线结构光带特征平面方程求解误差进行校正.实验结果表明,误差校正算法精度高、重复性好,确保测量系统可以获得复杂型面物体高精度的截面测量配准数据.     

平面散乱点集的Delaunay三角剖分算法

描述了一种平面散乱点集的Delaunay三角剖分算法.首先对散乱点集预处理,保证每次插入的点落在已处理点集形成的临时边界环外;然后逐点插入预处理后的点,使临时边界环不断向外围扩展,直至点集处理完毕,形成散乱点集的三角网格;最后运用Delaunay优化准则优化.该算法由于充分利用了Visual C 语言中MFC类的数据资源,使得编程容易实现.最后举例验证了该算法的优越性.     

移动最小二乘增量式多视点云数据融合算法

在散乱数据点移动最小二乘曲面拟合的基础上,提出了一种增量式多视点云数据融合算法.将算法中多视点云数据作为对同一物体表面二维流形的一次采样,采样数据中包含匹配误差、冗余和畸变,把多视点云数据融合问题转换为由包含误差的散乱数据点恢复二维流形的过程.对每一幅当前处理的点云,寻找当前点云与已增量式融合的点云数据的重叠部分,在重叠部分数据集上构造移动最小二乘曲面,将重叠部分的每一个在移动最小二乘曲面上的对应点合并到当前已增量式融合的点云数据集中,从而实现了增量式多视点云数据的融合.实验证明,该算法是一种有效的多视点云数据融合算法,并且可从较大匹配误差、噪声、畸变的多视点云数据中获得较好的融合效果.     

空间点集配准算法研究

研究不同坐标系下空间点集的配准算法.所提出的算法分为粗配准和精配准两个阶段.粗配准是利用主成分分析方法对每个点集计算其3个主轴.然后通过空间变换将两个点集的主轴一一对应,使得两个点集大致对齐.精配准利用改进后的最近点迭代方法对两个点集进行局部优化,最终达到初始方向相差较大的两组点集在同一坐标系下的精确配准.模型实验验证了该方法的有效性和精度.实验结果表明,算法通过粗配准有效地将两组点集的主轴对齐,同时,精配准对粗配准的结果进一步优化,使得初始方向相差较大的点集间实现精确配准,提高了配准的精度.     

融合属性嵌入与关系注意力的跨语言实体对齐

目前知识图谱实体对齐的主流方法是通过图神经网络学习知识图谱的嵌入表示，并测量实体嵌入之间的相似性实现实体的对齐.很多实体对齐方法只考虑知识图谱的结构信息和关系信息，却常常忽略了属性信息.针对上述问题，提出了一种融合属性嵌入的实体对齐方法：融合属性信息的精简关系感知双图卷积网络模型.首先，基于关系感知双图卷积网络的注意力机制提取知识图谱的关系信息；然后，利用带高速门的图卷积网络获取属性信息；最后，融合二者的嵌入信息以实现更高准确率的实体对齐.在3个跨语言数据集上的实验结果表明，该方法通过融合知识图谱属性信息增强了实体表示能力，在3个数据集上Hits@1值相比原模型分别增长了6.42%、4.59%和1.98%，对齐效果明显优于目前主流的实体对齐方法.     

稀疏激光扫描点的自主移动机器人地图创建

在自主移动机器人实际地图创建中,针对迭代最近点(ICP)算法不符合一对一单映射关系的问题,提出一种稀疏扫描点的对应点对搜索方法.首先,在方向和位置上对相邻两次激光扫描点集进行粗配准;然后,对配准结果建立一种对应点对搜索机制,剔除无效对应点;最后,采用ICP算法对剩余数据进行精配准.结果表明:文中方法可有效处理无效对应点,提高算法的配准精度,在实际环境中具有准确性和有效性.     

A method for range image registration via neural network and ICP algorithm

In this paper, a new integrated registration algorithm based on neural network and ICP (iterative closest point) algorithm is presented. A coarse registration process is implemented with neural network, and then further optimized by ICP algorithm. The corresponding point pairs are found according to the target points’ curvature and color information. Mahalanobis distance, which reflects the scattering degree of point data, is employed to define the closest distance and the closest points. The results of the experiment show that our algorithm has better feasibility, validity and efficiency than the traditional ICP method.     

模式识别在多视角下数据拼接中的应用

针对传统三点定位法在数据配准中使用的局限性，提出了将模式识别中的相似性理论应用在多视角下数据拼接中的新方法．首先，在数据重叠区域内用梯度法搜索曲率极值点，然后在已经获得的曲率极值点中，根据模式识别中的灰度相似性原则确定特征点，最后根据对应的特征点进行配准．将该算法应用在水轮机叶片毛坯的测量数据配准中，结果表明，它可实现空间曲面的多视角测量及后序多片数据的拼接，具有速度快、精度高、可操作性强等特点，而且算法不受零件材质和形状的限制，通用性较强．     

基于三维虚拟vr的历史街景重现技术

传统方法采集点云数据时容易丢失信息,无法保证历史街景重现的完整性。为此,提出一种新的基于三维虚拟vr的历史街景重现技术,对采集的0像素值点进行去噪处理,防止大量空洞产生。通过取交集对由三维采样点构成的集合进行多帧融合处理,求出各三维采样点的深度可信度,根据深度可信度排序对三维采样点进行无重复融合处理,获取历史街景完整三维点云。依据ICP法,通过不停查找对应点集及运算变换关系的过程,找到目标点集与参照点集间的旋转矩阵与平移向量,将感兴趣重建部分从整个场景中分离实现点云配准。将历史街景三维重建模型添加至Google Earth平台,在Google Earth平台实现历史街景重现。实验结果表明,所提方法能够有效实现历史街景重现,重建精度高、完整性强。     

一种基于几何特征由粗到细点云配准算法

针对点云配准算法对初始位置敏感且收敛速度慢的问题,提出一种基于几何特征由粗到细点云配准算法。在粗配准阶段,通过投影法提取源点云和目标点云各4个轮廓点,然后利用曲率特征和轮廓点之间的距离寻找稳健的特征点对,计算得到初始刚性变换参数;细配准阶段,计算点云法向量及法向量夹角,以法向量为特征进行特征匹配,然后使用法向量夹角来启发搜索,使迭代最近点(iterative closest points, ICP)算法快速收敛。实验结果表明,所提出的由粗到细的配准算法鲁棒性强,具有较高的精度和速度。     

基于几何特征的点云配准算法

为了有效地解决不存在明确对应关系的点云配准问题,提出了一种基于点云几何特征的配准算法.首先以点云的曲率为联系特征,搜索配准点云的匹配对集合;然后利用邻域特征对各匹配对进行相似性度量,提取有效配准对,并引入刚体变换中向量几何性质剔除其错配对,生成点云初变换;最后采用ICP算法对点云初配结果进行优化,实现点云精确配准.仿真实验结果表明:该算法具有较高的配准精度,且配准时间较短,是一种可行的点云配准算法.     

利用泵示功图的井口产液量计算

油田数字化已经成为石油企业的发展趋势,功图量油技术已经成为油田数字化的核心技术之一。通过确立有效冲程的概念,建立了曲率计算模型和阀开闭点的计算模型,提出了一套有效冲程、泵的漏失量及油管内混合物体积系数的计算方法,并阐述了计算的关键步骤。依据cq油田六口直井、16个井次的实测数据进行分析计算,计算产液量与实测产液量的平均误差为7.21%,85%以上的井次的相对误差在10%以内,基本满足抽油井井口产液量计算的要求。