⭐三维点云识别方案
场景 由于二维相机对于有些病害无法很好识别，甚至病害之间会出现混淆的情况，所以想到使用三维图像识别，用更加精准的数据去判断是否存在道路病害的可能性 ...
3D
体素下采样
体素下采样：减少点数量的同时，保持点云形状特征基本不变，同时基本上保留了空间结构信息。 1. 概念与原理 体素：三维空间中的一个小立方体单元，类似于二维图像中的像素，但它表示的是三维空间中的一个区域。 体素网格化：将点云中的空间划分为固定大小的三维体素网格。每个体素中可能包含多个点。 下采样过程： 为点云设置一个体素大小，将整个点云的空间划分为多个相同大小的立方体区域（体素）。 对于每个体素，将所有落在该体素中的点进行聚合处理（例如，计算这些点的质心或平均值），并用一个点来代表该体素中的所有点。 体素中的点被简化为一个点后，其它点被舍弃，从而减少了点云数据的规模。 <!DOCTYPE html> Responsive Image ...
迭代最近点算法(ICP)
<!DOCTYPE HTML> 初始化 选择一个初始的变换（通常是平移和旋转），将一个点云数据集对齐到另一个点云数据集。 ...
随机样本一致性算法（RANSAC）
该算法常用于拟合模型并从包含噪声的数据中识别出合适的模型。 它的主要思想是通过随机抽样的方式从数据集中选择一组数据样本，然后利用这些样本拟合模型，并根据一致性原则判断模型的质量，最终选择最优的模型。 ...
PCA主成分分析算法
PCA （Principal Component Analysis，主成分分析）算法在点云的平面分割中可以用于识别主要方向，从而推断出可能的平面方向。基本思路是通过 PCA 找到点云数据在主方向上的特征向量，然后利用这些特征向量来确定平面方向。 ...