[发明专利]基于最大似然估计法的3D点云目标识别和定位方法在审
| 申请号： | 202011464989.3 | 申请日： | 2020-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN112766037A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 赵岚;温秀兰 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06T7/73;G06T1/00 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 徐博 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明是基于最大似然估计法的3D点云目标识别和定位方法，该方法对采集到的3D点云数据进行预处理，通过向下采样的方法提取点云关键点。对关键点进行聚类分割。对分割出的目标，计算目标重心和目标关键点的局部参考坐标系。通过主成分分析法求得关键点的法线，由于法线方向不一定指向远离重心的方向，因此对法线进行视线约束。通过点云的方位特征和表面特征向量，对点云模型中的关键点与场景目标中的关键点作特征匹配，找到场景目标与模型中的匹配特征点对。通过对匹配点对的坐标差和法线角度差值的建模，进行基于最大似然估计的目标位姿检测，能够识别有遮挡的目标物体，实现形状，大小不同的物体或工件的定位，具有稳健性强，计算效率高的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 最大 估计 目标 识别 定位 方法 | ||
【主权项】：
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