Recognition of Point Sets Objects in Realistic Scenes
المؤلفون المشاركون
Gao, Ruizhen
Zhang, Jingjun
Li, Xiaohui
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-04-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the emergence of new intelligent sensing technologies such as 3D scanners and stereo vision, high-quality point clouds have become very convenient and lower cost.
The research of 3D object recognition based on point clouds has also received widespread attention.
Point clouds are an important type of geometric data structure.
Because of its irregular format, many researchers convert this data into regular three-dimensional voxel grids or image collections.
However, this can lead to unnecessary bulk of data and cause problems.
In this paper, we consider the problem of recognizing objects in realistic senses.
We first use Euclidean distance clustering method to segment objects in realistic scenes.
Then we use a deep learning network structure to directly extract features of the point cloud data to recognize the objects.
Theoretically, this network structure shows strong performance.
In experiment, there is an accuracy rate of 98.8% on the training set, and the accuracy rate in the experimental test set can reach 89.7%.
The experimental results show that the network structure in this paper can accurately identify and classify point cloud objects in realistic scenes and maintain a certain accuracy when the number of point clouds is small, which is very robust.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gao, Ruizhen& Li, Xiaohui& Zhang, Jingjun. 2020. Recognition of Point Sets Objects in Realistic Scenes. Mobile Information Systems،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1192397
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gao, Ruizhen…[et al.]. Recognition of Point Sets Objects in Realistic Scenes. Mobile Information Systems No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1192397
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gao, Ruizhen& Li, Xiaohui& Zhang, Jingjun. Recognition of Point Sets Objects in Realistic Scenes. Mobile Information Systems. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1192397
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1192397
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر