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  1. k-means聚类算法

  2. k-means cluster algorithm 可用于三维点的聚类,附带demo,直接编译可见结果
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-11-12
    • 文件大小:12288
    • 提供者:flb0624
  1. MATLAB实现的欧式聚类,多种子点区域增长

  2. % 实现欧式空间聚类算法,多种子点区域增长 % 输入: % 二维或者三维点 Pts n*m矩阵 % 聚类使用的邻域半径 bandWidth % 建立KDTREE使用的邻域点个数 numNeighbours % 最大迭代次数 maxIterTimes % 输出: % 输入点对应的类别号,维数为n*1,max(flag)代表聚类得到的类别数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-03-12
    • 文件大小:2048
    • 提供者:hehe549125
  1. 改进的基于划分算法的三维点云聚类matlab实现

  2. 根据网上基于划分法k-means的聚类算法,我做了改进。可以预设一个最大的类数和一个半径,自动划分合适的类。最终将随机三维点云聚类完成后显示为不同颜色。
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2018-07-25
    • 文件大小:2048
    • 提供者:weixin_40878084
  1. 改进的基于划分算法的三维点云聚类matlab实现

  2. 改进网上基于划分法k-means的聚类算法,可以预设一个最大的类数和一个半径,自动划分合适的类。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2018-10-29
    • 文件大小:3072
    • 提供者:weixin_41885845
  1. 铁路场景三维点云分割与分类识别算法.pdf

  2. 铁路场景三维点云分割与分类识别算法.pdf,铁路限界侵入检测对保障高速铁路安全具有重要意义,基于激光三维点云分割与分类识别的异物侵入检测具有准确、直观的优点,在诸如隧道口和站台的铁路重点区域监测中具有广泛应用前景。设计了一种带动二维激光雷达进行俯仰运动的装置用于铁路三维点云的采集,基于法线方向一致性原则提出采用区域生长分割算法解决欧氏聚类分割和随机采样一致性(RANSAC)分割造成的过分割和欠分割问题;针对分割后的单物体点云,提出利用视点特征直方图(VFH)进行不同目标的三维点云特征提取,基于
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-09-20
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_38744435
  1. 针对三维点云的Mean Shift聚类算法(Matlab版)

  2. 针对点云数据进行Mean shift聚类,可以通过调整聚类算法的阈值以及搜索半径,来达到不同的聚类效果,内附有示例,运行test.m即可。
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-05-18
    • 文件大小:90112
    • 提供者:weixin_40493561
  1. 基于改进模糊C均值聚类的TLS点云去噪与建模

  2. 基于改进模糊C均值聚类的TLS点云去噪与建模,孙广通,宋萍,三维激光扫描技术是上世纪八十年代出现的一种高新技术,TLS通过高速激光扫描的方法,快速的获取被测对象表面的三维坐标数据。该技
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-19
    • 文件大小:376832
    • 提供者:weixin_38623366
  1. 基于快速密度聚类的电力通信网节点重要性评估.pdf

  2. 电力通信网的节点重要性评估是电力通信研究的一个重要议题。针对目前电力通信网节点重要性评估存在 的连接权值单一以及评价指标单一等问题,利用电力通信网的带宽和距离作为权值,计算电力通信网节点的多种 评价指标:节点强度、节点紧密度以及节点的介数。基于电力通信网节点的多种评价指标,利用快速密度聚类方 法建立电力通信网的节点重要性评估模型,为电网通信的规划做支撑。通过快速密度聚类方法进行无监督的分类, 将节点分为若干个重要性等级。该方法可以有效地改善基于距离的无监督分类方法的不足。利用某省的实际电
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-09-13
    • 文件大小:403456
    • 提供者:weixin_38743481
  1. 三维点云4 - 副本.zip

  2. 实现地面分割+欧式聚类+boundingbox
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2020-05-23
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:suyunzzz
  1. 点云欧式聚类算法ROS实现.zip

  2. 使用欧式距离对三维点云进行聚类,并使用ROS实现。博主CSDN博客连接:https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/83015570
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-03
    • 文件大小:21504
    • 提供者:RNG_uzi_
  1. 三维蚁堆算法在视频关键帧提取中的应用

  2. 为了有效、且自适应的提取出视频中的关键帧,提出了一种改进的三维蚁堆新算法。该算法首先提取每一帧中H-S-V颜色空间的三维特征向量,并将其表示为H-S-V三维欧式空间中的点,之后通过改进的三维蚁堆算法,自适应的聚类,从而提取出视频中的关键帧。通过MATLAB仿真并与传统算法对比,结果表明:相对于传统算法,该算法的查全率和查准率都有了一定程度的提高。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-17
    • 文件大小:855040
    • 提供者:weixin_38618094
  1. 机器学习入门教程5-使用 Python 和 scikit-learn 学习聚类算法

  2. 在本教程中,您将使用无监督学习来发现数据中的分组和异常点。在无监督学习中,没有用于显示期望结果的真值(ground truth) 或带标签的数据集。而是获取原始数据并使用各种算法来发现数据集群。如果您想了解无监督学习背后的理论和概念,请阅读用于数据分类的无监督学习。 在集群变得明显(例如在 3D 图表中)后,您可能想将标签应用于集群。这就是使用无监督学习来发现数据中的隐藏特征的一个示例。如果您不关心集群,而只想了解有关异常点的更多信息,那么可以考虑使用异常检测。 值得注意的是,当您尝试可视化
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:994304
    • 提供者:weixin_38687904
  1. 使用RGB-D相机的油菜分枝三维重构与角果识别定位

  2. 为实现高效低成本的油菜植株三维建模和表型参数在线测量,提出一种基.于 RGB-D 相机的油菜分枝三维重建和角果识别定位方法。使用 Kinect 传感器拍.摄角果期油菜分枝在 4 个视角下的彩色和深度图像,进而获取油菜植株的三维点.云并滤波。对配准的点云进行旋转变换,计算点云的曲面法矢量和曲率,并由曲.率相近的点构成配对点对,再使用基于 KD-tree 搜索的最近点迭代(ICP)算法.实现点云的初配准。将初配准误差作为参考值,调整 ICP 算法的对应点距离阈值,.使用初配准的操作流程对初配准得到的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-14
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38590738
  1. 鼻子区域检测与三维人脸姿态自动化校正

  2. 在许多三维人脸应用中,人脸姿态校正是数据预处理过程中的重要一步.针对三维人脸顶点法向量的分布特性,提出一种基于鼻子区域检测的三维人脸姿态自动化校正方法.首先,对三维人脸顶点法向量进行无监督聚类,将具有相似属性的三维人脸顶点聚集到一类;然后提出一种基于无向图的三维人脸分割算法,将三维人脸分割成为若干区域,每个区域使用平均自旋图描述;再使用支持向量机分类器挑选鼻子区域,并根据模板三维人脸的姿态,对输入人脸进行三维仿射变换;最后通过迭代最近点算法获得精确的姿态校正结果.实验结果表明,该方法优于已有方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:563200
    • 提供者:weixin_38614391
  1. 基于切片采样和质心距直方图特征的室外大场景三维点云分类

  2. 三维(3D)点云数据在智能驾驶、遥感测量和虚拟现实等领域的应用越来越广泛。针对室外大场景, 提出了一种兼顾快速性与准确性的三维点云分类算法, 该算法首先对原始点云进行离群点去除, 并在现有地面滤波算法的基础上,结合点云法向量差信息滤除地面点; 然后再使用具有噪声的基于密度(DBSCAN)的聚类算法对非地面点云进行分割, 同时针对点云的过分割问题采用了就近融合的策略; 再提取出不同物体点云的全局特征, 包括垂直方向切片采样直方图和质心距直方图, 以及点云的二维投影图像方向梯度直方图(HOG)特征;
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_38675746
  1. 基于三维激光点云特征线提取的溶洞多分辨率三维重建方法研究

  2. 溶洞表面具有复杂、不规则性,现有的诸多的建模方法都是按照统一分辨率来进行三维重建,但是在三维重建过程中效率很低,且模型文件过大,对后续专业应用造成了很大困难,因此提出了一种基于三维激光点云特征线提取的技术,并针对溶洞进行了多分辨率三维重建。首先,采用改进邻近点几何特征提取溶洞特征值,增加法向量角作为检测特征点的参数;其次,用社会粒子群(SPSO)算法与模糊C-均值(FCM)聚类算法实现点云分类;再次,采用折线生长方法将特征点连接成特征线,并将其投影到三维点云上;最后,利用分类后的点云按照不同分辨
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:weixin_38513794
  1. 一种基于高斯映射的三维点云特征线提取方法

  2. 提出了一种基于高斯映射的K均值方法,先对目标点进行k近邻搜索,再对由目标点及其近邻点组成的三角形集合的单位法向量进行高斯映射。选用轮廓系数作为聚类有效性指标,确定出最佳聚类数,根据不同曲面聚类分布的规律,得到三维激光点云模型的特征线。对比实验结果表明,所提方法评价指标简单易用且噪声少,可以完整高效地提取出规则点云以及不规则点云的特征线。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38732277
  1. 基于激光三维点云分割地铁隧道壁表面物体

  2. 从地铁隧道三维点云数据中分割出物体的点云是自动化检测地铁隧道病害及重建地铁隧道三维模型的关键步骤。由于某自动化检测系统的结构特点,使用其采集的三维点云数据计算点云法线向量和曲率时准确度不高,导致一些常用的三维点云分割算法,比如一种改进的区域生长分割法不适用于该检测系统采集的点云数据。为了分割某自动化检测系统采集的三维点云数据,设计并实现了一种基于密度聚类的分割算法。这种算法避免使用不准确的法线向量和曲率,克服了某自动化检测系统的缺点,并用实际三维点云数据对比了区域生长分割法和基于密度聚类分割算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_38718415
  1. 基于多源信息融合的果树冠层三维点云拼接方法研究

  2. 构建了基于彩色相机和光学混合探测(PMD)相机的多源视觉系统,旨在建立具有真彩色信息的果树冠层三维点云模型,为果树的剪枝、疏花疏果和采摘等果园管理提供技术支持。针对PMD相机获取的目标场景三维点云,结合PMD相机的幅度图像和密度聚类算法提取有效点,利用前期研究的图像配准方法得到多源图像之间的坐标转换关系,完成了果树冠层多源信息融合。通过主成分分析法得到较好的初始位置,再采用最近点迭代算法,实现两组三维点云之间的拼接。对自然场景下的开花期和坐果期的果树冠层三维点云拼接方法进行了实验验证,结果表明多
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38556822
  1. 三维伪装背景颜色特征提取方法的研究

  2. 针对伪装背景勘察中快速精确地获得客观的三维背景特性的要求,采用了快速获得伪装背景三维点云数据的扫描方法,通过对点云数据预处理(数据拼接、颜色聚类),并对背景三维信息进行基于曲面面积的数据分析得到反映客观的三维数据颜色直方图,据此设计出获得符合背景的迷彩图案,结合某军事伪装试验场进行三维伪装背景颜色特征提取研究,实验证明本研究方案为伪装迷彩图案设计提供了客观可靠的数据支持。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:753664
    • 提供者:weixin_38589774
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