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基于点-体素一致性约束的城市激光点云分类

中国激光 2024年

作者：李虎辰管海燕雷相达秦楠楠倪欢南京信息工程大学遥感与测绘工程学院

准确高效的点云分类在场景理解和数字孪生城市建设等任务中发挥着关键作用。利用单一点、体素等视觉结构数据的点云分类方法容易丢失关键几何特征，融合多种结构数据的点云分类方法学习到不同数据的多层次、多尺度特征，但难以平衡不同... 详细信息

准确高效的点云分类在场景理解和数字孪生城市建设等任务中发挥着关键作用。利用单一点、体素等视觉结构数据的点云分类方法容易丢失关键几何特征，融合多种结构数据的点云分类方法学习到不同数据的多层次、多尺度特征，但难以平衡不同数据之间的差异，降低了点云分类的准确性。因此，本文提出了一个基于点-体素一致性约束的点云分类网络（Point-Voxel Consistency Constraint Network, PVCC-Net），用于准确分割城市场景中不同尺寸地物。PVCC-Net采用双分支U-Net结构，体素和点分支分别负责提取粗粒度和细粒度特征，并利用点-体素一致性约束模块对齐粗细粒度特征，以减少不同粒度特征的分布差异。然后，所提网络采用点-体素自注意力机制自适应融合聚合后的粗粒度和细粒度特征，进而提升点云全局特征表达。本文引入Toronto3D、Semantic3D和SensatUrban三个城市场景点云数据集对PVCC-Net进行性能评估。结果显示，PVCC-Net分别取得了97.97%、93.80%和93.00%的总体精度（OA），以及82.92%、75.70%和55.40%的平均交并比（m IoU）。对比实验结果表明，本文方法可以有效提升基线方法对于复杂城市场景点云的分类性能，且获得更优的分类结果。

关键词：遥感点云分类体素一致性约束自注意力机制城市场景

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基于体素的汽车装配体漏水缝隙识别与可视化

浙江大学学报（工学版） 2020年第2期54卷 357-364页

作者：扶建辉王进陆国栋 JUNG Yoong-ho 浙江大学机械工程学院流体动力与机电系统国家重点实验室浙江杭州310027 釜山大学机械工程学院韩国釜山46241

为了在新车型设计阶段发现漏水问题,提出基于体素的汽车装配体潜在漏水缝隙的识别与可视化方法.在汽车装配体模型体素化的基础上,通过定义相邻零件之间的缝隙体素,重构三角网格曲面并提取零件的边界边,以确定表达漏水部位的边界体素;基... 详细信息

为了在新车型设计阶段发现漏水问题,提出基于体素的汽车装配体潜在漏水缝隙的识别与可视化方法.在汽车装配体模型体素化的基础上,通过定义相邻零件之间的缝隙体素,重构三角网格曲面并提取零件的边界边,以确定表达漏水部位的边界体素;基于所提出的映射点生成算法计算缝隙间距并构建缝隙曲面;通过由弦高误差控制的自适应细分方法降低缝隙曲面边界到零件曲面的误差,利用彩色云图进行可视化显示.该方法能够精确识别汽车的全部潜在漏水部位,并可以直观显示漏水部位的缝隙大小,以快速验证水密性设计的合理性,避免出现先天设计缺陷而造成声誉与经济损失.该方法还可以应用于航空航天、造船、化工等行业的大型复杂产品设计.

关键词：汽车漏水装配体三角网格体素缝隙可视化

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体素化点云场景下的三维目标检测

液晶与显示 2022年第10期37卷 1355-1363页

作者：李瑞龙吴川朱明中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130033 中国科学院大学北京100049

基于激光雷达点云数据的三维目标检测算法受制于数据量大,无法实现速度与准确率的平衡。本文提出一种改进的三维目标检测算法Pillar RCNN。首先将目标点云空间划分为体素格,使用一种基于稀疏卷积的三维主干网络将体素格逐步转化为立柱体... 详细信息

基于激光雷达点云数据的三维目标检测算法受制于数据量大,无法实现速度与准确率的平衡。本文提出一种改进的三维目标检测算法Pillar RCNN。首先将目标点云空间划分为体素格,使用一种基于稀疏卷积的三维主干网络将体素格逐步转化为立柱体素,三维信息量化为致密的二维信息。然后使用二维主干网络提取特征,同时将三维骨干网络中不同尺度的体素特征与二维主干网络通过多尺度体素特征聚合模块进行特征级联,通过损失函数进一步细化检测框。算法在KITTI公开数据集上进行测试,在RTX 2080Ti硬件平台上识别速度为2.48 ms。汽车、行人、自行车3种类别的检测效果同PointPillars基准算法相比较,其中自行车中等难度检测效果提升13.34%,困难难度的车检测效果提升8.85%,其他类别的检测准确率指标也有所提升,实现了速度与准确率的平衡。

关键词：计算机视觉三维目标检测体素稀疏卷积特征聚合

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基于UE4的体素游戏引擎的设计与实现

基于UE4的体素游戏引擎的设计与实现

作者：郭腾涛北京邮电大学

学位级别：硕士

随着计算机图形技术和游戏的发展,越来越多令人震撼的虚拟世界场景被应用在人们的生活和娱乐中,最近火热的元宇宙、VR和AR便是其中之一。需求推动下的虚拟世界场景逐渐变得越来越多样化和复杂化,但传统的模型渲染方式存在着诸多问题和约... 详细信息

随着计算机图形技术和游戏的发展,越来越多令人震撼的虚拟世界场景被应用在人们的生活和娱乐中,最近火热的元宇宙、VR和AR便是其中之一。需求推动下的虚拟世界场景逐渐变得越来越多样化和复杂化,但传统的模型渲染方式存在着诸多问题和约束,因此各大公司在不停地寻求更多新的表现形式来吸引用户。其中基于体素的虚拟游戏世界表现方式在逐渐被人们所重视。用体素来实现游戏和虚拟世界场景有着诸多的优点,其中主要包括易于实时编辑、易于程序化的体素场景、具有实体的结构、良好的光线追踪表现等,这些特性给予了开发者更加自然且自由的编辑能力,让开发者不再受制于传统的繁琐制作流程,能够更加的发挥想象的空间,从而实现更加绚丽的表现。尽管体素有着诸多优点,但是体素在工程应用上仍拥有着诸多困难,其中体素的性能优化、体素游戏开发工具匮乏都是体素游戏实现的最直观面对的问题。针对当前的状况,本项目构建了一个基于UE4(Unreal Engine 4)的体素游戏引擎。该引擎的主要目的是为了提供一个易用于体素游戏开发的游戏引擎,除此之外该引擎还将积极简化传统游戏引擎中复杂的开发步骤,将体素游戏开发变得更加连贯且简单。本项目体素引擎底层渲染技术基于UE4引擎,并在其基础上对体素的存储、转化、渲染、生成进行了算法和工程构建,确保了从底层上对体素游戏的支持。区别于传统游戏引擎,本体素引擎为体素模型专门开发了一款体素资产编辑器,提供了体素化转化、程序化生成、模型搭建多种创作方式,用户可以直接在引擎中创作游戏中的资产,让体素游戏开发流程实现无缝衔接。此外,体素游戏引擎构建了一款适用于体素游戏编辑的编辑器界面,其中提供了场景编辑、资源管理、参数配置、工程创建和打包发布等一套完整的操作流程,保障了游戏工程开发的完整流程实现。在游戏性系统部分,本项目引擎重构了一套新的对象框架,构建了由角色控制、消息传递和事件触发、UI创建和管理、流程控制、Model管理等多种模块组成的完整游戏性框架,并集成了 Lua脚本语言对其进行开发,为游戏开发者提供了基本的游戏逻辑开发框架。本文根据体素引擎的具体实现给出了软件的完整测试方案,并对体素游戏引擎进行了详细的功能测试和相关性能测试,最后对体素引擎进行了应用测试,确保本项目引擎能正常地运用于体素引擎开发。

关键词：体素游戏引擎 UE4 体素优化游戏编辑器游戏性系统

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基于单视图的非合作航天器三维体素重构算法

导航定位与授时 2022年第6期9卷 33-39页

作者：郭鹏宇胡庆雷欧阳真超北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100190 北京航空航天大学杭州创新研究院(余杭) 杭州310023

空间对抗态势下,针对非合作航天器的快速高精度智能感知、意图识别与威胁评估等在轨相对导航任务,均依赖精准的目标三维模型先验信息。但星载传感器感知视场有限,传统基于多帧图像的模型重构算法存在流程复杂、实时性差及恢复精度低等... 详细信息

空间对抗态势下,针对非合作航天器的快速高精度智能感知、意图识别与威胁评估等在轨相对导航任务,均依赖精准的目标三维模型先验信息。但星载传感器感知视场有限,传统基于多帧图像的模型重构算法存在流程复杂、实时性差及恢复精度低等问题。为此,提出了一种基于单视图的航天器三维体素重构算法,能够基于单帧图像高效地恢复目标的空间三维信息。首先,针对空间航天器视觉感知任务研究中普遍存在的数据饥饿问题,通过整理航天器三维模型,利用图像渲染技术构建了小规模本地数据集,包括航天器三维模型、对应体素和多视角采样图像三部分。接着,设计了基于单视图的三维重建模型,使用单帧非合作航天器图像作为输入,通过2D-3D混合卷积完成“编码-解码-调优”三个子模块计算,实现对目标三维体素结构的恢复。最后,在本地数据集上进行网络模型的训练和评估,验证了当前模型能够实时精确重建目标航天器三维体素模型,并在现有数据上取得了0.895的MIoU值;同时,网络对不同航天器的重建效果体现了模型具有强大的泛化能力。

关键词：非合作航天器模型重构航天器数据集体素深度学习

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基于体素特征重组网络的三维物体识别

图学学报 2019年第2期40卷 240-247页

作者：路强张春元陈超余烨 YUAN Xiao-hui 合肥工业大学计算机与信息学院VCC研究室安徽合肥230601 工业安全与应急技术安徽省重点实验室(合肥工业大学) 安徽合肥230009 北德克萨斯大学计算机科学与工程学院德克萨斯丹顿76201

三维物体识别是计算机视觉领域近年来的研究热点,其在自动驾驶、医学影像处理等方面具有重要的应用前景。针对三维物体的体素表达形式,特征重组卷积神经网络VFRN使用了直接连接同一单元中不相邻的卷积层的短连接结构。网络通过独特的特... 详细信息

三维物体识别是计算机视觉领域近年来的研究热点,其在自动驾驶、医学影像处理等方面具有重要的应用前景。针对三维物体的体素表达形式,特征重组卷积神经网络VFRN使用了直接连接同一单元中不相邻的卷积层的短连接结构。网络通过独特的特征重组方式,复用并融合多维特征,提高特征表达能力,以充分提取物体结构特征。同时,网络的短连接结构有利于梯度信息的传播,加之小卷积核和全局均值池化的使用,进一步提高了网络的泛化能力,降低了网络模型的参数量和训练难度。ModelNet数据集上的实验表明,VFRN克服了体素数据分辨率低和纹理缺失的问题,使用较少的参数取得了优于现有方法的识别准确率。

关键词：物体识别体素卷积神经网络特征重组短连接

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体素在虚拟地理环境构建中的应用技术研究

武汉大学学报（信息科学版） 2013年第7期38卷 875-878页

作者：蒋秉川游雄夏青田江鹏信息工程大学地理空间信息学院 61363部队

在充分认识体素的基本概念和特点的基础上,分析了几种常见的体素模型,主要讨论了体素在虚拟地理环境构建中三维地形和自然现象的模拟、地理过程的表达、基于地理环境的空间分析等方面的应用和研究,并对建立基于体模型的虚拟地理环境进... 详细信息

在充分认识体素的基本概念和特点的基础上,分析了几种常见的体素模型,主要讨论了体素在虚拟地理环境构建中三维地形和自然现象的模拟、地理过程的表达、基于地理环境的空间分析等方面的应用和研究,并对建立基于体模型的虚拟地理环境进行了探讨。

关键词：体素虚拟地理环境八叉树 Marching Cubes算法

基于虚拟现实技术的体素化建筑草图设计系统研究

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基于虚拟现实技术的体素化建筑草图设计系统研究

作者：曹晗华中科技大学

学位级别：硕士

建筑方案设计分为多个阶段,设计人员需要使用草图设计工具推敲构思,以及表达阶段性的成果。传统的草图设计工具存在缺乏空间感、实体模型不易保存、计算机辅助设计工具学习难度大等局限性。建筑草图设计阶段需要一种工具能作为传统工具... 详细信息

建筑方案设计分为多个阶段,设计人员需要使用草图设计工具推敲构思,以及表达阶段性的成果。传统的草图设计工具存在缺乏空间感、实体模型不易保存、计算机辅助设计工具学习难度大等局限性。建筑草图设计阶段需要一种工具能作为传统工具的补充工具,增强设计师对环境和空间的感知,增强设计师和各参与方对方案的理解和沟通。虚拟现实技术以其沉浸性,交互性等众多特点,运用在草图设计阶段较有优势。针对上述问题,本文分析了引入虚拟现实技术进行建筑草图设计的可行性以及使用体素表示建筑模型的优势,提出了基于虚拟现实技术的体素化建筑草图设计模型,该模型框架分为三部分:检测用户的输入、处理用户的建模输入、渲染呈现模型。在此基础上设计并且实现了该体素化建筑草图设计系统。该系统具有分层次的建模方式,具有体素、面、物体三种模式。能利用基本的物体形状进行求交,合并,求差操作,还能导入实景在原地设计、具有场景管理和操作记录的功能。最后对该系统进行了应用与评估,与另一个基于体素进行建筑概念设计的系统Maquetteer进行了对比,收集了三个建模任务的完成时间和可用性测试问卷,结果证明本文提出的系统应用效果较好。本文将虚拟现实技术运用于建筑草图设计中,能弥补传统设计工具在学习曲线、空间感、尺度感、耗费时间和精力、对环境信息理解方面的不足,具有研究和应用价值。今后将在多用户协助设计、与三维建模软件数据传输等方面做进一步研究。

关键词：建筑草图设计虚拟现实技术构造实体几何表示体素分层次建模范式

体模实验观察体素大小对CT影像组学特征的影响

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中国医学影像技术 2019年第7期35卷 1099-1102页

作者：刘涛胡奎张照喜陈浩贺瑶瑶廖甜李宁刘明飞袁子龙湖北省肿瘤医院放射科

目的探讨体素大小对CT影像组学特征的影响。方法采用Siemens Definition AS^+ 64排CT扫描仪对美国体模实验室Catphan 700体模进行扫描,对扫描图像进行不同FOV和不同层厚的组合重建,2组图像体素大小范围分别为0.24~2.38 mm^3 和0.72~2.32... 详细信息

目的探讨体素大小对CT影像组学特征的影响。方法采用Siemens Definition AS^+ 64排CT扫描仪对美国体模实验室Catphan 700体模进行扫描,对扫描图像进行不同FOV和不同层厚的组合重建,2组图像体素大小范围分别为0.24~2.38 mm^3 和0.72~2.32 mm^3 。以3D Slicer软件手动勾画ROI,各计算提取7类共计108个特征,包括形状、一阶、灰度相关矩阵、灰度游程矩阵、灰度共生矩阵、灰度区域矩阵及邻域灰度差分矩阵特征,计算变异系数(CV)以评价不同FOV和层厚导致的体素改变对CT影像组学特征的影响。结果体素改变对形状特征的影响较小(CV≤10%),而对其他6类特征中绝大部分的特征影响较大(CV>20%),其中依赖熵、短游程强调、游程熵、反差矩归一化、反差归一化、反差矩、反差及区域熵较稳定(CV均≤10%)。结论改变体素大小对CT影像组学特征有较大影响,数据预处理可能是保证特征稳定性的较好途径,特别是对于多中心数据的应用及对比。

关键词：体模,显象术影像组学体素体层摄影术,X线计算机