雷东
- 作品数：4 被引量：5H指数：1
- 供职机构：燕山大学更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种散乱点云的保特征滤波方法
- 一种散乱点云的保特征滤波方法，采用kdtree搜索采样点的k邻域，根据采样点与邻域点的曲率差异判断采样点的有效邻域，进而在有效邻域下，以待采样点的切平面为视平面构建滤波器。该滤波器采用采样点、邻域点及邻域点在采样点切平面...
- 林洪彬付德敏王银腾张大庆雷东
- 一种散乱点云的保特征滤波方法
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- 林洪彬付德敏王银腾张大庆雷东
- 文献传递
- 基于联合准则与支持向量机的室内点云目标识别
- 随着计算机视觉和人工智能的快速发展，三维扫描技术得到了广泛的应用，基于室内场景三维点云的分割与目标识别也成为了热门研究方向。然而，由于室内场景的复杂性、三维扫描设备本身的缺陷以及相关算法不够完善等各种因素使得在点云分割与...
- 雷东
- 关键词：多特征融合支持向量机
- 文献传递
- 基于解析张量投票的散乱点云特征提取被引量：4
- 2017年
- 针对传统张量投票算法在散乱点云特征提取过程中计算复杂、算法效率低等问题,提出了基于解析张量投票的散乱点云特征提取。首先,深入分析张量投票理论的基本思想,分析传统张量投票算法的不足及其根源。其次,设计了一种新的解析棒张量投票机制,实现了解析棒张量投票的直接求取,在此基础上,利用解析棒张量投票不依赖参考坐标系的特性,设计并求解了解析板张量投票和解析球张量投票表达式,而传统张量投票理论仅能通过迭代数值进行估算,过程复杂、效率低、精度与效率存在矛盾。然后,对解析张量投票后的散乱点云张量矩阵进行特征分解,根据特征显著性值实现特征提取。最后,通过仿真分析和对比实验验证了该算法在精度和计算效率方面的性能均优于传统张量投票算法,能够实现散乱点云的鲁棒特征提取。
- 林洪彬王伟邵艳川雷东
- 关键词：张量投票散乱点云特征提取解析解
