基于深度学习的点云匹配

作     者：梁振斌 熊风光 韩燮 陶谦 LIANG Zhen-bin;XIONG Feng-guang;HAN Xie;TAO Qian

作者机构：中北大学计算机科学与技术学院山西太原030051 

基　　金：山西省重点研发计划基金项目(201803D121081) 国家自然科学基金项目(61672473) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2020年第41卷第6期

页      码：1689-1693页

摘      要：为改变目前部分三维点云数据集存在分辨率低、有噪声干扰和只有部分三维数据的问题,受最近神经网络成功的启发,提出一种基于深度学习的点云匹配方法。通过对RGB-D数据集重建获取三维点云数据集,利用卷积神经网络进行深度学习训练,得出一种能解决这些问题的描述子,完成点云匹配,使点云的匹配更加准确。实验结果表明,使用该方法进行点云匹配时,与其它点云匹配方法相比,具有更好的计算速度、运行时间更短,对点云旋转平移具有更好的鲁棒性,点云匹配的准确度更高。

主 题 词：三维点云 点云匹配 卷积神经网络 深度学习 描述子 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2020.06.031

馆 藏 号：203933447...