标题：三维点云分割综述（中） 作者：Yuxing Xie, Jiaojiao Tian 摘要 在上篇文章中，我们介绍了关于点云的获取方式上的区别，点云的密度，以及各种场景下应用的区别，本篇文章将更加具体的介绍点云分割相关技术...其中有些方法仅适用于深度图像而不适用于三维点。因此，这种方法目前很少应用于密集和/或大面积的点云数据集。...随着更容易获得的真实三维点云，区域增长很快被直接应用于三维空间。这种三维区域生长技术已广泛应用于建筑平面结构的分割[75]、[93]。...为了减少原始点云的数据量，提高计算效率，例如在原始数据中用k-d树进行邻域搜索[147]，区域单元是三维区域生长中直接点的替代思想。在点云场景中，体素化单元的数量小于点的数量。...它将点云数据集分为K个未标记类。K-means聚类中心不同于区域生长的种子点。在K-means算法中，在每一步迭代过程中，每一个点都要与每一个聚类中心进行比较，当吸收一个新的点时，聚类中心会发生变化。
4 Large-Scale Point Cloud Classification Benchmark（大规模点云分类基准） 链接：http://www.semantic3d.net/ 这个数据库是做大规模点云分类的...，提供了一个大的自然场景标记的3D点云数据集，总计超过40亿点。...在该数据库中，对整个3D点云进行分割和分类，即每个点包含一个标签和一个类。因此，对检测-分割-分类方法进行逐点评估成为可能。...KIT的无人车平台采集的大量城市环境的点云数据集（KITTI），这个数据集不仅有雷达、图像、GPS、INS的数据，而且有经过人工标记的分割跟踪结果，可以用来客观的评价大范围三维建模和精细分类的效果和性能...以上就是文章的全部内容了，文章中涉及的资料，希望有兴趣的小伙伴可以将文章整理上传至我们的github组群中，与我们一起阅读！
我们知道，随着三维传感器以及相关扫描技术的进步，三维点云已经成为三维视觉领域内一项十分重要的数据形式。并且随着深度学习技术的发展，许多经典的点云深度学习处理方法被提出来。...但是，现有的大多数方法都关注于点云的特征描述子学习。并且，在稠密的点云数据帧中，如果对所有点云都进行处理，将会带来巨大的计算和内存压力。...本工作受D2-Net启发，提出了一种新的三维点云关键点定义方式，将其与三维点的特征描述子关联起来，有效的回答了什么是三维点云中的关键点，并验证了该方法检测到的关键点的可重复性。...但是，本方法的不足也十分明显。正是由于它将关键点的检测定义在三维点云点特征上，因此，在检测关键点时，需要对输入点云的所有点都提取相应的点特征。...在实际使用中，结果表明，通过采用可靠的特征检测器，采样较少数量的特征就足以实现准确和快速的点云对齐。
但是缺点依旧是脏兮兮的，在管线电力塔这种类型的建筑物上细节方面堪忧，使用近景摄影测量加三维激光，点云配准、融合、纹理映射后，模型质量其实一般，需要后期大量的修模工作 航测激光大面积建筑建模 传统航测激光建筑建模是将点云拉剖面...激光点云室内室外一体化建模 通过驾站式激光和手持slam激光扫描仪输出的室内激光点云成果建模一直是点云建模研究的重点领域。 但是目前还是较为依赖手工建模贴图。...通过三维软件，如Rhino，BIM，3DMax等软件，以点云为参照，进行手工立体化建模。 3DMax建模 ● 纹理采集 采用高像素的数码单反相机获取高铁站所有部件及结构的高清纹理图像。...采用点云数据处理软件中的自动去噪功能及人机交互等方式进行点云数据去噪，根据被抽稀对象的实际情况选取一定的比例系数进行点云数据抽稀。...BIM建模 首先将获取的点云数据转换为点云项目或点云项目的索引格式插入Revit软件中作为模型建立的真实参照。
传统的摄影测量计算中采用半自动人机交互方式生成三维点，具有严格的几何约束和较高的测量精度。由于许多人工操作，生成这种类型的点数据非常耗时。因此，用这种方法生成大面积密集点是不可行的。...由于图像分辨率的限制和多视点图像处理能力的限制，传统的摄影测量只能从航空/卫星平台获取接近最低点的视图，建筑立面很少，只能生成2.5D的点云，而不是全三维点云，摄影测量原理也可以应用于近景摄影测量，以便从某些物体或小区域场景中获取点云...，但在点云生成过程中也需要手动编辑。...TLS，也称为静态激光雷达扫描，使用安装在三脚架上的固定传感器进行扫描。由于它用于中、近距离环境，点云密度非常高。它的优势是能够提供真实、高质量的三维模型。...显然，点云并不是RGB-D扫描的直接产物。但是由于摄像机中心点的位置是已知的，因此可以很容易地获得深度图中每个像素的三维空间位置，然后直接用于生成点云。
3D点云语义分割任务 三维点云分割既需要了解全局几何结构，又需要了解每个点的细粒度细节。...根据分割粒度的不同，三维点云分割方法可以分为三类:语义分割(场景级)、实例分割(对象级)和部分分割(部分级)。 对于给定的点云，语义分割的目标是根据点的语义意义将其划分为多个子集。...相反，基于点的方法直接工作在不规则的点云上。几种典型的方法如图10所示。 ? 01 基于投影的方法 这些方法通常将三维点云投影到二维图像中，包括多视图和球形图像。...该方法具有很强的可扩展性，能够处理几百万个点的大规模点云。 ? 球形表示(球面投影) 为了实现三维点云的快速准确分割，Wu等人提出了一种新的分割方法。...基于注意力的聚合 在点云分割中引入了注意机制[120]。
然而，由于点云数据中各个点分布的不均衡性和表示的不规则性，处理点云仍然是一项有挑战性的任务。近年来，深度学习技术逐渐成为各个领域的研究热点。...将其推广到3D空间，与点云相比，点云序列中同样增加了时序上下文关系。...文献[45]通过分析点云应用中面临的挑战和深度学习的优势，详细展开分析了几种经典的直接处理点云的深度学习方法。文献[46]系统回顾并详细介绍了自动驾驶应用领域中的激光雷达点云的特定任务。...第2节中总结的基于点云的卷积算子大多是即插即用的，在不改变其他原始的网络配置（如网络层数、特征通道数）的情况下，将某个卷积算子（***Conv）嵌入到经典的点云任务网络中，以评估该算子的有效性并最大程度地减少复杂网络架构的影响...结合表5、表6、表8的对比结果可以得出，相对较优的结果均为连续卷积中构造虚拟化辅助信息的卷积算子，包括在点云分类任务中的PAConv[74]、在点云分割任务中的KPConv[70]、在点云法线估计任务中的
一．点云语义分割 输入原始点云（x，y，z，intensity），得到每个三维点的语义类别。如图所示，不同颜色代表不同类别。 ? ?...一．面临挑战 一：点云的无序性：点云的输入是无序的，点云顺序的变化不应影响结果。目前PoinNet等基于点的位置及k近邻编码的方法能够解决这个问题。...将构建的2D图送入U-Net，如图6，最终得到每个点的语义类别标签。 实验：这个工作虽然改动不多，加了3D局部特征到U-Net中，但是提升的效果还是很明显的。 ? ? ? ? ? ?...manner）将注意力机制用在三维点云语义分割中。...最终得到N_ox512的特征。 同2中的576维特征拼接在一起送入MLP最终得到K个类别的概率。
，提取用于三维激光点云场景识别的描述子仍然是一个开放的问题，不同于大部分基于原始点云数据局部、全局和统计特征对场景进行描述，本文的方法主要依靠语义信息来提高对不同场景的适应性。...模仿人类的认知习惯，我们利用场景中的语义目标及其空间位置分布信息，提出了一种基于语义图的场景识别方法。...首先我们创新地提出了语义图的表达方式，直接保留了原始点云的语义和拓扑信息，随后将场景识别建模为图匹配问题，利用提出的网络计算图间的相似度。...我们利用RangeNet++使用SemanticKITTI的语义标签对数据进行语义分割，再通过聚类获得语义目标，如上图所示，每一个节点由中心点坐标以及语义信息构成； B 图相似度网络 ?...受SimGNN的启发，我们将语义目标表达为DGCNN中的superpoints，利用EdgeConv来提取局部空间特征，并且我们利用K邻近来构建欧氏空间关系，将两个部分分开进行特征的融合，如上图所示；
（2）不变性排列：点云本质上是一长串点（nx3矩阵，其中n是点数）。 在几何上，点的顺序不影响它在底层矩阵结构中的表示方式，例如， 相同的点云可以由两个完全不同的矩阵表示。 如下图所示： ?...（3）点云数量上的变化：在图像中，像素的数量是一个给定的常数，取决于相机。 然而，点云的数量可能会有很大的变化，这取决于各种传感器。...然后他们将它们给到一个PointNet网络，并获得这些子点云的更高维表示。然后，他们重复这个过程（样本质心，找到他们的邻居和Pointnet的更高阶的表示，以获得更高维表示）。使用这些网络层中的3个。...Kd-Network（ICCV 2017） 本文使用着名的Kd树在点云中创建一定的顺序结构的点云。一旦点云被结构化，他们就会学习树中每个节点的权重（代表沿特定轴的细分）。...做到了部分点云分割，形状检索，并可以在后期工作中尝试其他的树形结构。 ? 引用: Roman Klokov and Victor Lempitsky.
∥h∥=1A=⎣⎡0p1T−p2y∗p1T00p2x∗p1T000−p1T00p2y∗p1T−p2x∗p1T0⎦⎤ A 中任取两行代入一个关键点坐标，得到两个方程，N个关键点，得到的...++ 函数，二维数组变成按列排列的一维数组指针，三维数组（如rgb 图像）变成二维数组指针（M* ( N * 3) ），不过在取像素值时也是变成一维数组按列索引 void mexFunction(int...R A N S A C 算 法 筛 选 后 的 匹 配 对 ( x i , x i ′ ) 中 的 左 图 关 键 点 坐 标 ！...(\mathrm x_i,\mathrm x_i’)中的左图关键点坐标！...∗是网格的顶点坐标，xi是经过RANSAC算法筛选后的匹配对(xi,xi′)中的左图关键点坐标！
| 王豫 编辑 | 赵晏浠 论文题目 LION: Latent Point Diffusion Models for 3D Shape Generation 论文摘要 去噪扩散模型(DDMs)在三维点云合成中取得了很好的效果...为了改进3D DDMs并使其对数字艺术家有用，人们需要(i)高生成质量，(ii)操作和应用的灵活性，如条件合成和形状插值，以及(iii)输出光滑表面或网格的能力。...为此，作者引入层次潜点扩散模型(LION)来生成三维形状。LION被设置为具有层次潜空间的变分自编码器(VAE)，该潜空间结合了全局形状潜表示和点结构潜空间。...与直接在点云上操作的ddm相比，分层的VAE方法提高了性能，而点结构的隐藏层仍然非常适合基于DDM的建模。在实验上，LION在多个ShapeNet基准上实现了最先进的生成性能。...此外，作者的VAE框架允许作者轻松地将LION用于不同的相关任务:LION擅长于多模态形状去噪和体素条件合成，它可以适用于文本和图像驱动的3D生成。
摘要 本文研究三维点云的标记问题。介绍了一种基于三维卷积神经网络的点云标记方法。我们的方法最大限度地减少了标记问题的先验知识，并且不像大多数以前的方法那样需要分割步骤或手工制作的特征。...特别是，我们提出了在培训和测试过程中处理大数据的解决方案。在包含7类对象的城市点云数据集上进行的实验显示了我们应用程序的鲁棒性。 介绍 点云标记是计算机视觉和目标识别中的一项重要任务。...在点云标记问题上，我们提出了基于体素的全三维卷积神经网络。 在大多数现有的方法中，在执行诸如检测和分类之类的任务之前，分割是必要的步骤[4]。...对于三维点云，Maturana和Schererappied 3D-CNN用于从激光雷达点云探测着陆区域[8]。Prokhorov提出了一种用于分段点云分类的3D-CNN方法[9]。...四 体素化 我们通过以下过程将点云转化为三维体素。我们首先计算全点云的边界框。然后，我们描述了如果选择点云的中心点，如何保持局部体素化。
基于特征的 DNN： [6,8]首先通过提取传统形状特征将三维数据转换为矢量，然后使用全连接的网络对形状进行分类。我们认为这种方法受到提取特征表示能力的限制。...它具有三个主要属性： 01 无序 与图像中的像素阵列或体积网格中的体素阵列不同，点云是一组没有特定顺序的点。...03 转换中的不变性 作为几何物体，点集的学习表示对某些变换应该 是不变的。例如，旋转和平移点不应该修改全局点云类别或点的分割。...与[9]相比，我们的点云输入形式使我们能够以更简单的方式实现这一目标。我们不需要发明任何新的图层沙子，因为在图像案例中没有引入别名。...关于 T-net 的更多细节在补充中。 这个想法可以进一步扩展到特征空间的一致性。我们可以在点要素上插入另一个对齐网络，并预测要素变换矩阵以对齐来自不同输入点云的要素。
原文链接：点云可以预测未来？波恩大学最新开源：自监督的三维点云预测 德国波恩大学StachnissLab最新工作，基于自监督学习的未来三维点云预测，被CoRL2021录用。论文及代码都已开源！...波恩大学最新开源：自监督的三维点云预测 随着自动驾驶技术的发展和对安全性能要求的提高，大多数无人车会搭载 三维激光雷达，即所谓的 LiDAR，来感知周围的环境。...LiDAR可以生成无人车周围场景的局部三维点云。这些三维点云数据可以被广泛用于众多机器人和自动驾驶任务，例如定位、物体检测、避障、三维重建、场景理解和轨迹预测等等。...给定过去连续多帧观测（红色点云），所提出的方法可以对未来点云观测进行预测 （蓝色预测所得点云） 从机器学习的角度来看，点云预测也是一个非常有趣的方向，因为一旦采集了连续的数据集，在训练的过程中，某一时刻的未来观测值也是已经采集好的...其可以联合估计未来范围图像和对应每个三维点的分数，用以确定多个未来时间步长的三维点的稳定度。
转载自：泡泡机器人SLAM原文：ECCV 2022 | 基于点云累积的动态三维场景分析标题：Dynamic 3D Scene Analysis by Point Cloud Accumulation作者...这些相邻帧提供了补充信息，在场景坐标系中累积时，会产生更密集的采样和更完整的三维场景覆盖。然而，扫描的场景通常包含移动的物体。仅通过补偿扫描仪的运动无法正确对齐这些移动物体上的点。...与最先进的场景流估计器相比，我们提出的方法旨在对齐公共参考坐标系中的所有 3D 点，从而正确地累积单个物体上的点。我们的方法大大减少了几个基准数据集上的对齐错误。...02 主要贡献· 在累积多帧点云获得高密度点云时通常会因物体移动造成伪影，本文利用移动物体实例分割和运动估计等一系列方法，消除了累积点云中移动物体的伪影，这有利于提升三维目标识别等下游任务的准确性。...将运动流估计应用到相关点云上则可以累积获得对齐的多帧点云。
特别是，在图1中，展示了从2018年至今弱监督3D点云语义分割方法的时间概览，图中展示了基于三个类别的弱监督3D点云语义分割方法的起源和发展时间。...表1 弱监督三维点云语义分割方法的框架 2.1 数据输入 本节将介绍弱监督三维点云语义分割任务中常用的输入类型以及如何对原始点云进行注释，扩展和预处理。需要注意的是，我们关注的是直接输入网络的数据。...在使用连续帧点云的方法中，Mei等人[16]提取了动态点云的连续帧，并根据已知的手动注释数据在它们之间关联相同的对象，提供可以用作附加输入的成对约束。...相反，断续帧数据被广泛使用，因此是最常见的输入选择。 为了减少注释的成本并从断续帧点云数据中获取更多可用信息，研究人员探索了三种处理原始点云的策略。...03 数据采集传感器和数据集 在本节中，我们介绍了用于3D点云的常见数据采集传感器和它们采集的数据集。 3.1 采集传感器 用于3D点云语义分割任务的数据集由多种传感器采集。
本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解，PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络，它很好地体现了输入点云的序列不变性。 摘要 点云是一种重要的几何数据结构类型。...1.介绍 在本文中，我们探讨深度学习架构，可以学习和理解三维几何数据（如点云或网格）的。典型的卷积架构需要高度规则的输入数据格式，如图像网格或三维体素，以便执行权重共享和其他内核优化。...出于这个原因，我们专注于使用简单点云的三维几何体的不同输入表示，并将我们生成的深层网络命名为 PointNet。 输入点云是简单而统一的结构，可以避免网格的组合不规则性和复杂性的情况，因此更容易学习。...然而， PointNet 仍然必须尊重这样一个事实，即点云仅仅是一组点，因此对其成员的排列是不的，因此在净计算中需要一定的对称性。还需要考虑进一步的刚体运动的不变性。 ? 图 1....我们网络的基本架构非常简单，因为在初始阶段，每个点都被相同和独立地处理。在基本设置中，每个点仅由其三个坐标（x， y， z） 表示。可以通过计算法线和其他本地或全局特征来添加其他维度。
作者：Jingyi Wang, Yu Liu, Hanlin Tan, Maojun Zhang编译：董亚微@一点人工一点智能原文：弱监督三维点云语义分割研究综述随着3D点云数据采集技术和传感器的普及和进步...特别是，在图1中，展示了从2018年至今弱监督3D点云语义分割方法的时间概览，图中展示了基于三个类别的弱监督3D点云语义分割方法的起源和发展时间。...需要注意的是，语义分割步骤（步骤4）是复杂且多样化的，不容易用表格总结。2.1 数据输入本节将介绍弱监督三维点云语义分割任务中常用的输入类型以及如何对原始点云进行注释，扩展和预处理。...在使用连续帧点云的方法中，Mei等人[16]提取了动态点云的连续帧，并根据已知的手动注释数据在它们之间关联相同的对象，提供可以用作附加输入的成对约束。...相反，断续帧数据被广泛使用，因此是最常见的输入选择。为了减少注释的成本并从断续帧点云数据中获取更多可用信息，研究人员探索了三种处理原始点云的策略。
激光雷达传感器可以提供周围环境的三维点云数据。然而，三维点云的实时检测需要强大的算法来实现。...在我们的研究中，相机获取的图像数据可以通过YOLO算法进行实时二维目标检测，然后将检测到的图像上的包围盒进行变换，该变换的功能是映射到Lidar的点云数据进行三维目标检测。...通过比较三维点云传来的二维坐标是否在物体边界框内，可以在GPU中实现高速的三维物体识别功能。在点云上进行k-means聚类，提高了聚类的精度和精度。该检测方法的速度比PointNet快。...因为点云是三维且无序的，并且他们不平滑。此外，需要适用于图像神经网络算法也对点云来说是不适用的。...在实验中，我们主要使用YOLOv1 tiny和YOLOv3方法，使用keras再现YOLO。第四部分是点云的提取。我们使用rosbag存储数据，并使用RVIZ进行点云可视化。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
