基于关键点的点对特征三维目标识别算法

摘要：

针对复杂场景下的三维点云目标识别速度慢,准确率低的问题,提出了一种基于关键点的点对特征三维目标识别算法.通过直接对关键点建立点对特征,避免了周围邻域局部曲面的特征计算,具有空间维度小和计算速度快的特点.使用哈希表存储,加快了特征匹配的时间.利用快速投票方案对模型点云和场景点云进行匹配识别,生成候选位姿,利用贪婪算法对候选位姿进行聚类与筛选,采用ICP算法对物体位姿进行优化,基于配准后的点云重叠情况完成目标识别.对提出的算法在多个数据集以及真实场景下进行了实验,验证了所提出的识别方法具有可行性和有效性,且对噪声的鲁棒性较强,具有一定的实际工程应用价值.

关键词：目标识别;哈希表;快速投票;聚类筛选;位姿优化

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省自然科学基金资助项目F201123

在线出版日期：2022-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：200-207