刘嵩
- 作品数：23 被引量：9H指数：2
- 供职机构：贵州师范大学更多>>
- 发文基金：贵州省科技厅工业攻关项目贵州省科学技术基金贵州省创新能力建设专项计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 改进ResNet50和FPN的多尺度目标检测算法研究
- 2024年
- 针对ResNet50和FPN结构无法将浅层的细节信息和深层的语义信息充分融合利用等问题,提出了一种改进ResNet50和FPN结构的算法,在ResNet50网络结构不同层次中引入了改进的通道和空间注意力模块,充分利用不同特征层的细节信息和语义信息。此外,在FPN结构中,为了能让浅层特征层更好的利用深层特征层的语义信息,在FPN自上而下的路径中,不同特征层之间增加了旁路来加强特征的重用。实验结果表明,在MS COCO数据集训练以后在PASCAL VOC 2012测试的均值平均精度(mAP)达到了83.2%,提升了2.7%,在MS COCO数据集上的mAP提升了1.5%,具有不错的检测性能。
- 郭宝鑫谢晓尧刘嵩
- 基于小平面区域特征的文物碎片重组算法
- 2024年
- 针对非薄壁文物碎片重组复原过程中,因碎片边缘或断裂面磨损而导致拼接误差大的问题,提出了一种基于小平面区域特征的文物碎片拼接算法。首先根据区域增长分割把碎片的三维点云分割出许多小平面,建立以小平面作为拼接的特征区域,根据特征描述找到初始相似的小平面区域对,然后灵活应用几何约束+随机采样一致性(RANSAC)约束策略的方法,消除误匹配;最后通过4PCS(4-Points Congruent Sets)算法进行碎片的粗对齐,再根据迭代最近点算法(ICP)实现碎片的精确拼接。实验结果表明:小平面的特征描述简单,且有较强的稳健性,采用两级约束策略的方法较好的解决了误匹配问题,提高了磨损碎片拼接的成功率,同时有效减少渗透现象。
- 邱辉谢晓尧刘建成王冲刘嵩
- 关键词：随机采样一致性迭代最近点算法
- 基于动态图卷积的混合注意力点云特征学习网络
- 2023年
- 当前针对点云模型的形状分类、部件分割等工作的深度学习网络缺乏从全局和局部两个角度综合利用上下文信息的能力,从而阻碍了点云对象在细节部分的准确度性能。因此,该文提出了一种通道注意力与局部区域注意力相结合的混合注意力机制,并基于动态图卷积构建了新的三维点云特征学习网络EDANet。通过通道注意力优化边卷积的处理过程,充分挖掘点云的局部特征信息,同时使用局部区域注意力从全局视角提取上下文特征,并将两部分信息相结合并逐层传递,从而提高特征提取效果网络的能力。在ModelNet40与ShareNet数据集上分别进行了点云形状分类、部件分割实验,实验结果表明在ModelNet40数据集上,EDANet网络的总体精度OA达到了92.9%,相较于PointNet、PointNet++、DGCNN分别高出了3.7%、2.3%、0.7%。在ShareNet数据集上平均并交比(mIoU)达到了86%,相较于PointNet、PointNet++、DGCNN分别高出了2.3%、0.9%、0.8%。相比其他深度学习网络也具有不同程度的性能提高。验证了该方法在点云处理任务中的优越性能。
- 陈奔谢晓尧刘嵩
- 关键词：点云分割特征提取
- 基于特征恢复的离群点移除算法的研究被引量：1
- 2016年
- 点云预处理是点云处理很重要的一个环节,在移除稀疏离群点的过程中,点云密度不均会造成有用信息的过度删除。针对这个问题,提出了一种基于特征恢复的离群点移除算法。首先使用传统基于统计的k邻域稀疏离群点移除算法移除稀疏离群点,然后针对过度删除的情况采用RANSAC算法对点云特征进行恢复。实验结果表明,经过恢复的点云数据,相对于单纯依靠传统离群点移除算法处理后的点云数据,过度删除现象有明显改善。由此得出,基于特征恢复的离群点移除算法可以有效删除稀疏离群点,减小对噪声阈值的依赖,同时有效抑制了由于密度不均匀导致的点云数据的过度删除。
- 郭子选谢晓尧刘嵩
- 关键词：三维激光扫描仪
- 3D点云BSP并行计算模型及算法设计
- 2014年
- 根据3D点云数据处理计算特点,按照BSP模型的技术思想,建立了3D点云BSP并行计算模型。讨论了HAMA框架下的3D点云BSP并行计算模型的实现方法,构建了一个由普通PC组成的HAMA计算集群。以3D点模型构建计算为例,给出了一种3D点云数据处理BSP算法设计方法。实例的计算结果表明:BSP并行计算方法能高效地完成3D点模型构建计算,与其它计算方法相比,计算效率有所提高。
- 刘嵩谢晓尧
- 关键词：并行计算BSP模型
- 基于深度学习的三维点云处理方法、装置、设备和介质
- 本申请提供了基于深度学习的三维点云处理方法、装置、设备和介质，其中该方法包括：对给定物体进行点云采样获取三维点云；将所述三维点云依次通过特征嵌入层和串联的边卷积双重注意力层，分别从各层提取获得对应于不同特征维度的点云特征...
- 陈奔谢晓尧刘嵩
- 旋转估计模型训练及应用方法、装置
- 本申请申请提供了一种旋转估计模型训练的方法和装置，首先在由若干单独神经网络串联形成的串联神经网络组成的初始旋转估计模型中，对参照点云进行旋转，得到点云样本与其对应的旋转量；其次根据对点云样本进行旋转估计得到的旋转估计值，...
- 郭子选谢晓尧谢青刘嵩
- 基于Point Net++的碎片断裂面提取算法
- 2024年
- 针对文化遗产修复问题,提出了一种基于深度学习的碎片断裂面提取的算法,通过基于PointNet++的神经网络结构对碎片的断裂面进行了提取,并在FragTag3D数据集与3DPuzzle数据集上进行了测试。结果表明,该方法能够提取这些数据集中大部分碎片的断裂面。
- 刘旭斌刘嵩刘建成王冲
- 基于法向量和投影平面的点云特征提取方法被引量：3
- 2021年
- 三维点云特征的提取,对于三维模型的表示、理解和识别都起着重要的作用。为了提高点云特征提取的准确性和运算速度,提出了一种基于法向量和投影平面的特征提取方法。根据矢量分布和聚类的性质提取轮廓点,使用矢量偏转角和距离对特征点进行排序,从而提取出点云特征。在ModelNet数据集和三维激光扫描的佛像密集点云上进行实验,结果表明,基于法向量和投影平面的特征提取方法对物体的表面轮廓具有较好的特征识别度,可以提取更多的有效特征点,运行时间较短,运算效率较高。
- 贾丁凡谢晓尧刘嵩
- 关键词：三维模型点云特征提取聚类法向量
- 基于重叠区域的复杂破碎关系三维物体重组方法
- 2024年
- 三维破碎物体的自动化重组在医学、模式识别、文物遗产等领域具有广泛应用。探讨了三维破碎物体自动化重组的难题,特别是面对复杂断裂模式的碎片自动化组装。与传统侧重简单断面匹配的方法不同,该研究重点验证了复杂破碎物体间重叠区域提取对重组性能的影响。通过对多个破碎物体对的重叠区域进行人工标记,并在此基础上进行特征提取和配准实验。结果表明,与仅从断裂面提取特征相比,重叠区域的特征提取能显著提升重组效果。基于此发现,该研究提出了一个碎片重组框架,并成功实现了含有多块复杂破碎碎片的三维物体的自动化组装,为处理复杂破碎关系的三维物体重组提供了新的视角和方法。
- 苏浩田刘嵩刘建成王冲
