文献类型：期刊文章

作　　者：武越[1] 苑咏哲[1] 岳铭煜[3] 公茂果[2] 李豪[2] 张明阳[2] 马文萍[3] 苗启广[1]

Wu Yue;Yuan Yongzhe;Yue Mingyu;Gong Maoguo;Li Hao;Zhang Mingyang;Ma Wenping;Miao Qiguang(School of Computer Science and Technology,Xidian University,Xi’an 710071;School of Electronic Engineering,Xidian University,Xi’an 710071;School of Artificial Intelligence,Xidian University,Xi’an 710071)

机构地区：[1]西安电子科技大学计算机科学与技术学院,西安710071 [2]西安电子科技大学电子工程学院,西安710071 [3]西安电子科技大学人工智能学院,西安710071

出　　处：《计算机研究与发展》

基　　金：广东省重点领域研发计划项目(2020B090921001);国家自然科学基金项目(62036006);陕西省自然科学基础研究计划项目(2022JM-327);中国人工智能学会-华为MINDSPORE学术奖励基金项目。

年　　份：2022

卷　　号：59

期　　号：8

起止页码：1732-1741

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：数据挖掘是使用人工智能等方法在大型数据集中提取隐含潜在信息的过程,为从大量信息中获取有价值的知识提供了有效途径.在使用深度学习解决点云配准任务的过程中,数据挖掘也无处不在.全局特征提取和刚体变换估计是无对应点云配准的2个关键阶段,挖掘隐藏在2个阶段中的丰富信息是点云配准的重要任务之一.然而,最近提出的方法在提取全局特征时容易忽略低维局部特征,导致大量点云信息的丢失,使得后续刚体变换估计阶段求解变换参数时精度无法达到预期.首先,提出了一种基于多维度信息融合的特征挖掘网络,充分挖掘点云中的高维全局和低维局部信息,有效弥补了点云配准的全局特征提取阶段局部特征的缺失.其次,在刚体变换估计阶段使用了对偶四元数估计姿态,其可以在一个公共框架内同时表示旋转和平移,为姿态估计提供紧凑和精确的表示.最后,在ModelNet40数据集上进行的大量实验表明:与现有前沿的无对应点云配准方法相比,提出的方法可以获得更高的精度,同时对噪声具有较强的鲁棒性.

关 键 词：数据挖掘 特征提取 点云配准 多维度信息融合  对偶四元数  

分 类 号：TP183]