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点云
【综述】三维
点云
深度学习算法综述,sota pointcloud
答:
在三维空间的深度学习探索中,
点云
技术的应用正在重塑无人驾驶、机器人技术等前沿领域。一种新兴的研究热点是Transformer模型在点云处理中的创新应用,如Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey,它为分类、分割等任务提供了深入的综述。点云处理方法多种多样,大致可以分为多视图、点基、体素基和...
点云
的介绍
答:
在逆向工程中通过测量仪器得到的产品外观表面的点数据集合也称之为
点云
,通常使用三维坐标测量机所得到的点数量比较少点与点的间距也比较大,叫稀疏点云;而使用三维激光扫描仪或照相式扫描仪得到的点云点数量比较大并且比较密集,叫密集点云。
什么是
点云
文件
答:
点云
是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合。根据激光测量原理得到的点云,包括三维坐标(XYZ)和激光反射强度(Intensity)。根据摄影测量原理得到的点云,包括三维坐标(XYZ)和颜色信息(RGB)。结合激光测量和摄影测量原理得到点云,包括三维坐标(XYZ)、激光反射强度(Intensity...
PointNet:基于深度学习的3D
点云
分类和分割模型
答:
在自动驾驶的前沿领域,3D
点云
技术崭露头角,它是三维空间数据的直观体现,与二维图像不同,它承载着丰富的深度信息。点云数据分为有序和无序两类,有序的优势在于利用邻点关系,但无序更为常见,其原始几何信息的保留使得它在处理中更具挑战性,主要挑战来自数据规模的局限、高维特性以及非结构化特性。
点云
数据处理软件有哪些?
答:
Autodesk ReCap是一款针对大规模
点云
数据的处理软件,它可以快速加载和处理海量的点云数据。ReCap提供了点云分割、测量、标注等功能,并支持与其他Autodesk软件(如AutoCAD、Revit等)的无缝集成,使得点云数据可以轻松地应用于建筑设计、土木工程等领域。Pointwise是一款专注于网格生成和点云处理的软件,它...
3D
点云
数据标注有哪些方法?
答:
3D
点云
数据标注的方法包括3D点云目标检测、3D点云关键点标注等。3D点云目标检测:这种方法需要标准的目标点云或标准的点云特征来描述向量。在实时采集的点云数据中,寻找与目标点云相似度最高的点云块。它是获取物体在三维空间中的位置和类别信息的主要方法,主要基于点云、双目、单目和多模态数据等...
点云
分割算法:NCUT | 大咖分享会第5期回顾
答:
【大咖分享会第5期回顾】</,我们聚焦于
点云
处理领域的关键算法——NCUT,它以其高效精准的分割能力,为我们揭示了点云数据的深度洞察。NCUT,作为一款卓越的聚类算法,巧妙地融合了Flood Fill和Normalized Cut两大部分,展现出了显著优势。首先,它的计算复杂度低,速度之快犹如疾风破浪</,在大数据处理...
点云
数据可以用来干什么?
答:
点云
数据可以用来测绘、电力、建筑、工业、汽车、游戏、刑侦等相当多的领域。且术业有专攻,不同激光产品所采集的点云应用方向也是天差地别的。经过小海云多年在测绘、建筑、电力和工业等领域的三维激光应用经验。地形图测绘三维激光扫描技术在大比例尺地形测绘中的应用,在测区面积较大时能够快速而精确地...
如何获取
点云
PointCloud数据
答:
大多数
点云
数据是由3D扫描设备产生的,例如激光雷达(2D/3D),立体摄像头(stereo camera),越渡时间相机(time-of-flight camera) 。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...
激光雷达
点云
膨胀的原因
答:
环境条件、多路径干扰。1、环境条件也会导致
点云
的膨胀,在雨雪天气或强烈的光线干扰下,激光雷达会受到干扰,返回的光信号会出现错误或扩散,导致点云中的物体看起来更大或模糊。2、多路径干扰是指激光信号在反射时经过多个路径到达激光雷达,导致点云中的物体出现重叠或扩散。
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