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本文的局部点云构建模块采用了三个平行算法，分别是基于单目视觉的SfM算法、基于激光雷达的LOAM算法以及基于图像激光全景扫描仪的方法，这些算法都能够得到场景的局部点云地图，但是其精度与采集成本各不相同，在实际场景中可以根据实际情况来对方法进行选择。同时，本文也在大礼堂门口分别采用这三种方式进行了数据采集与重建实验并进行了对比。
本文的点云融合模块采用了一个由粗到精的配准框架。在点云的粗匹配阶段，先利用FPFH算法求取点云中每个点的特征描述子并构建kd-tree以便搜索，然后利用RANSAC方法估计两个点云之间的转移矩阵，得到点对匹配关系。将得到的匹配关系输入3DRegNet网络，消除其中的噪声，即错误匹配对，得到了更准确的匹配对，进而得到了精细化的点云匹配结果。本文在自己采集的数据集上进行了双点云与多点云的融合实验，结果均证明了此方法在点云融合上式有效的
详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125655404
2022-07-20 18:07:13
98.41MB
使用说明：
直接将所有文件上传到服务器或虚拟主机即可使用。
在查询框中输入你要查询的IP地址，点击查询按钮后即可在下方的地图中定位该IP地址。
IP定位较为精准，一般误差不差过100米-300米。
因为不需要后期维护，所以没有管理后台。
2022-07-14 09:09:58
1.8MB
人工智人-家居设计-电力电缆智能防盗及故障实时定位系统研究与应用.pdf
2022-07-06 14:06:58
1.11MB