一种霍夫投票3D彩色点云识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910506043.X
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/46
申请日期：
2019-06-12
申请人：
西安工程大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种霍夫投票3D彩色点云识别方法
申请号	CN201910506043.X	申请日期	2019-06-12
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2019-10-18	公开/公告号	CN110348310A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6查看分类表>
申请人	西安工程大学	申请人地址	陕西省西安市碑林区金花南路19号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安工程大学	当前权利人	西安工程大学
发明人	任小玲;王雯;陈逍遥;吴梦婷
代理机构	西安弘理专利事务所	代理人	杜娟

摘要

本发明公开了一种霍夫投票3D彩色点云识别方法，首先，分别提取测试物体和3D模型的关键点，计算每一个关键点的SHOT特征描述子，并计算测试物体关键点和模型关键点的特征匹配度函数δ(a，b)；其次，选择3D模型表面任意一个点作为参考点，计算关键点到参考点之间的参考向量，并将此参考向量经坐标转换为测试物体的参考向量；最后，对测试物体的参考向量进行霍夫投票，若投票数达到给定的阈值且投票位置在物体表面时，则认为测试物体为模型物体，识别成功，否则，识别失败。由于本发明在识别过程中采用均匀采样算法提取关键点，选择3D模型表面任意一点为参考点，以及特征匹配度函数的加入，减少了识别时间，提高了识别的准确率。

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