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Spaccio Hogan Macerata buon allineamento a priori è fornito

Spaccio Hogan Macerata

Automatico 3D registrazione nuvola di punti è un problema principale in computer vision e telerilevamento. Una delle soluzioni più comunemente adottata è l'algoritmo noto iterativo punto più vicino (ICP). Questo approccio standard esegue una multa di registrazione di due nuvole di punti sovrapposti da iterativamente la stima dei parametri di trasformazione, assumendo un buon allineamento a priori è fornito. Una grande quantità di studi ha proposto molte variazioni per migliorare ogni fase del processo (cioè selezionando, corrispondenza, respingendo, ponderazione e minimizzando). Lo scopo di questo lavoro è dimostrare come la conoscenza della forma che si adatta meglio la geometria locale di ogni zona di punti 3D può migliorare la velocità e la precisione di ciascuna di queste fasi. In primo luogo vi presentiamo le caratteristiche geometriche che costituiscono la base di questo lavoro. Questi attributi di basso livello davvero descrivere la forma quartiere intorno ogni punto 3D. Essi permettono di recuperare la dimensione ottimale per analizzare quartieri a varie scale nonché la dimensione locale privilegiati (lineare, planare o volumetrico). Diverse varianti di ogni fase del processo ICP vengono proposti e analizzati con l'introduzione di queste caratteristiche. Tali varianti sono confrontati a insiemi di dati reali Spaccio Hogan Macerata con l'algoritmo originale per recuperare l'algoritmo più efficiente per l'intero processo. Pertanto, il metodo è applicato con successo a diverse nuvole di punti lidar 3D Outlet Hogan Roma da aerea, terrestre e sistemi di mappatura mobile. Miglioramento per due passi ICP è stato notato, e concludiamo che le nostre funzioni potrebbero non essere rilevanti per campionamenti di oggetti molto dissimili.
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