点云曲率

空调压缩机使用注意事项二

(3)避免小曲率半径的弯管、管道流通面积的突然变化、细长管等结构。它们使得加工困难耐压能力下降、引起共振、产生流动阻力。(4)管路应具有一定的柔性，避免短直管
制冷技术咨询与服务·2024-01-23 16:35

最新资讯快报-2024-01-22

SuperCluster：最强3D点云全景分割！论文讲解15倍加速！SuperCluster：最强3D点云全景分割！
元宇宙MetaAI·2024-01-23 11:08

CGAL-5.4.1三角剖分和点云分割简单案例

1、二维Delaunay三角剖分#include//包含CORE库，用于精确的实数计算#include//包含CGAL的简单笛卡尔坐标系统#include//包含CGAL的二维Delaunay三角剖分库//使用CORE库中的Expr，这是一个用于表达精确实数的类typedefCORE::ExprReal;//使用CGAL的Simple_cartesian模板，设定坐标类型为RealtypedefC
江河地笑·2024-01-23 11:31

朋友圈文案の今日份摆摊️云配送

❶在朋友圈开的第一家小吃店7RMB/一份️想吃什么自己点云配送❷线上仙女杂货铺了解一下ིྀིྀིྀིྀ❸我将摆摊贩卖我的网易云歌单抑郁症入门必听系列❹鲜榨柠檬水一杯5块绝对新鲜你看柠檬汁都流出来了❺你是喜欢水果摊零食摊小吃摊
文案杂货铺·2024-01-23 09:36

OpenCV——Scharr边缘检测

算法1、算法概述2、主要函数二、C++代码三、python代码四、结果展示1、灰度图2、X方向一阶边缘2、Y方向一阶边缘3、整幅图像的一阶边缘五、相关链接OpenCV——Scharr边缘检测由CSDN点云侠原创
点云侠·2024-01-23 07:57

（三）ros 点云格式转PCL点云格式

（1）sensor_msgs::PointCloud2是ROS点云数据rosmsgshowsensor_msgs/PointCloud2显示std_msgs/Headerheaderuint32seqtimestampstringframe_iduint32heightuint32widthsensor_msgs
DSZS123·2024-01-23 07:59

奇点云自研第一代数据云操作系统StartDT SimbaOS发布

12月12日，以“Data@Future”为主题，由StartDT（奇点云、GrowingIO）主办的2023StartDTDay数智科技大会暨数据云操作系统产品发布会召开。
奇点云·2024-01-23 07:27

奇点云SimbaMetric打破协作壁垒，为指标管理提效

针对上述常见问题，奇点云把业内经典的方法论沉淀到了SimbaMetric（指标全生命
奇点云·2024-01-23 07:27

奇点云数据安全产品DataBlack更新，提供全域安全合规能力

近日，全域数据安全管理平台DataBlack推出三大产品版本——“智能治理”的数据云标准版、“高效合规”的分析云标准版、“全域全场景”的专业版，及产品实施包、数据安全咨询等多款服务，攻克数据安全合规落地过程中的种种痛点，满足客户不同阶段、不同类型的数据安全合规需求。DataBlack最新产品版本&服务包速览#DataBlack数据云标准版，智能治理数据云标准版内置了多种智能算法，为数据安全治理各环
奇点云·2024-01-23 07:23

骄傲地活着

舟车劳顿为了油盐柴米从一个城市我们奔波到另一个城市只为了梦想纯一点云出岫鹰飞得更高些鸣叫得更清亮一些奔驰的地铁啊载着奔忙的行人请慢一慢让我合张影好让那个城市和这个城市看到有人想掠过的阳台花开得正好于是眺望阳台的人会不由自主昂着头骄傲地活着
永远的潜龙·2024-01-23 04:58

RTDETR 引入 UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大卷积神经网络 | DRepConv

大卷积神经网络（ConvNets）近来受到了广泛研究关注，但存在两个未解决且需要进一步研究的关键问题。1）现有大卷积神经网络的架构主要遵循传统ConvNets或变压器的设计原则，而针对大卷积神经网络的架构设计仍未得到解决。2）随着变压器在多个领域的主导地位，有待研究ConvNets在视觉以外领域是否也具有强大的通用感知能力。在本文中，我们从两个方面做出了贡献。1）我们提出了四个设计大卷积神经网络的
迪菲赫尔曼·2024-01-23 00:48

【QT+VTK 学习笔记】13:VTK图形处理2 法向量、曲率计算、网格平滑

前言“VTK图形图像开发进阶_张晓东_罗火灵”的学习笔记。东灵工作室教程系列导航：http://blog.csdn.net/www_doling_net/article/details/8763686学习资料VTK官网学习地址：https://vtk.org/doc/nightly/html/2.1法向量计算法向量的定义法向量，是空间解析几何的一个概念，垂直于平面的直线所表示的向量为该平面的法向量
jbyyy、·2024-01-22 16:52

3D目标检测（教程+代码）

以下是该技术的介绍：1.技术原理：3D目标检测使用激光雷达、摄像头等传感器采集场景信息，并将其转换为点云数据。通过对点云数据进行处理和分析，可以检测出场景中的物体，并确定其位置和姿态信息。
毕设阿力·2024-01-22 10:28

【UG\NX二次开发】UF 计算曲线的最大曲率数据 （UF_MODL_ask_max_curvature）

/*判断曲线是否是样条*/boolisSpline(tag_tcruve_tag){logicalis_spline=0;UF_EVAL_p_tevaluator;UF_CALL(UF_EVAL_initialize(cruve_tag,&evaluator));UF_CALL(UF_EVAL_is_spline(evaluator,&is_spline));UF_CALL(UF_EVAL_fre
社恐猫·2024-01-22 10:10

PCL1.12.1+VTK9.1+Qt5.14.2VS创建Qt项目在widget上显示点云

在完成VTK9.1源码的编译和VS2019相关配置之后，就可以开始使用Qt5.12进行点云显示了。
Meditation-·2024-01-22 05:50

VS2019+PCL1.12.1+Qt5.14.2编译VTK9.1（苦尽甘来系列）

花了两天时间编译VTK9.1，然后通过VS所创建的Qt项目来显示点云。根本目的VS创建Qt项目，在ui设计界面中添加一个widget，用于显示点云。
Meditation-·2024-01-22 05:20

CASS11.0功能与生俱来：南方地理信息数据成图软件SouthMap（超越经典，绘算俱佳）

南方地理信息数据成图软件SouthMap是通过南方测绘20余年软件研发经验，基于AutoCAD和国产CAD平台，集数据采集、编辑、成图、质检等功能于一体的成图软件，主要用于大比例尺地形图绘制、三维测图、点云绘图
GeoBase·2024-01-22 04:32

使用pcl::fromROSMsg()函数报错Failed to find match for field ‘intensity‘

使用LGSVL创建了激光雷达传感器，其中的原始点云PointCloud2类型的话题中含有intensity数据，并且在Rviz中可以将强度信息显示出来。
少年独剑倚清秋·2024-01-21 21:38

ROS接收点云过程中出现Failed to find match for field ‘rgb‘.

标记一下自己的低级错误，最近想做给点云上色，在ROS回调函数接收处理时总会报错说Failedtofindmatchforfield'rgb'.最后发现问题并不在回调上色输出端，是因为雷达发出的点云并不包含
希望coding不秃头·2024-01-21 21:08

Ouster OS1-128 雷达调试

文章目录一.硬件连接二.IP配置1.修改电脑ip2.分配雷达ip三.ROS下显示点云1.安装ROS驱动步骤2.显示效果四.使用LeGO-LOAM建图五.TODO在这里记录一下自己使用OusterOS1-
梦醒时分1218·2024-01-21 21:06

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云和图像融合的智能驾驶目标检测(中)

2.1.2数据源选型分析良好的数据输入是实现准确且鲁棒的3D目标检测的基础，下面针对不同的传感器组合方式进行分析：（1）摄像头和惯性测量单元：利用惯性测量单元的特性加强摄像头在运动状态下的抗干扰能力，可以有效提高感知算法在高速行驶场景下的检测精度，但依旧是依靠摄像头数据进行3D目标的检测，受环境及天气状况影响较大；（2）激光雷达和惯性测量单元：利用惯性测量单元可以抵消激光雷达在运动过程中产生的测量
格图素书·2024-01-21 08:57

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云配准的无纹理堆叠物体 6D 位姿估计（下）

目录4.3点云精配准4.3.1ICP算法原理4.3.2ICP加速方法4.4堆叠物体位姿估计
格图素书·2024-01-21 08:27

毫米波雷达4D点云生成（基于实测数据）

本期文章分享TI毫米波雷达实测4D点云生成的代码，包含距离、速度、水平角度、俯仰角度，可用于日常学习。
调皮连续波（rsp_tiaopige）·2024-01-21 04:50

经纬恒润4D成像毫米波雷达亮相 CES 2024

经纬恒润自主研发的4D成像毫米波雷达LRR610，具备48发48收通道，在方位和俯仰向均具有高分辨能力，可以形成丰富的点云信息，甚至可以对目标进行轮廓的点云成像，能够区分、追踪、识别数百个目标。
经纬恒润·2024-01-21 03:55

【唐宇迪 深度学习-3D点云实战系列】学习笔记

课程目录如下：https://download.csdn.net/learn/35500/529919一、3D点云应用领域分析3D点云领域都关注了哪些方向？
_helen_520·2024-01-21 02:45

看风筝

天空无边无际，一点云影都没有。它们那么自由，那么惬意，让我意识到，东北的春天终于来了。十几年前，娃娃小时，也带他在那个江坝上放过风筝，几块钱的小风筝，很容
铅笔芒种·2024-01-21 01:25

3D点云深度学习处理的基本概念

权重矩阵更新学习方法概述1.参数初始化：需要对权重矩阵初始化参数（通常使用随机初始化方法，如正态分布或者均匀分布生成随机数）2.前向传播：前向传播中，模型计算权重矩阵和输入数据的结果，得到输出。3.误差计算：根据模型的输出和标签计算误差。在NLP（自然语言处理）任务中，常使用损失函数是交叉墒损失函数。4.反向传播：利用误差更新权重矩阵。通过链式法则（ChainRule）计算损失函数相对于权重矩阵的
长安海·2024-01-20 23:24

Stereo Matching (Kitti Benchmark)

在2012的版本中，groundtruth是利用ICP从先后五帧的点云中求得相对pose，和积累得到的点云，利用camera的参数信息反投回图像，再人为的移除镜面反射的区域得到。
国民英雄ququ·2024-01-20 21:16

实现scan-to-map匹配，使用NDT的C++代码实现（2）

算法原理：ICP：ICP算法通过迭代地匹配两组点云之间最近的点来计算最优
稻壳特筑·2024-01-20 17:01

点云对齐函数icp.align(*result)

icp.align(*result)的含义和用途：icp.align(*result)的返回值：icp.align(*result)的含义和用途：使用PCL（PointCloudLibrary）或类似的库进行点云处理时
稻壳特筑·2024-01-20 17:00

实现scan-to-map匹配，使用ICP的C++代码实现（1）

目录加载当前激光扫描数据和地图点云。初始化位姿估计。执行ICP匹配。判断是否收敛获取最优位姿。计算匹配误差。输出匹配结果。实现的主要步骤如下：加载当前激光扫描数据和地图点云。初始化位姿估计。
稻壳特筑·2024-01-20 17:00

在用robosense的rslidar(16线)运行lego-loam遇到的问题总结

在将rslidar通过github上开源的工具包转换成velodyne的点云格式后,运行测试lego-loam时遇到了关于kdtree的报错问提:[pcl::KdTreeFLANN::setInputCloud
这道题太难了！·2024-01-20 13:27

【C++PCL】点云处理CPC分割

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！
迅卓科技·2024-01-20 04:06

【C++PCL】点云处理DBSCAN点云聚类分割

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！
迅卓科技·2024-01-20 04:05

4.实时存取点云的pcd文件（C++）

这里主要是在前文的基础上结合了获取实时的时间，并将时间写成hour_minute_second_mincond.pcd格式，比如"13_20_15_33.pcd"，表示13时20分15秒33微秒获取的点云数据
YANQ662·2024-01-19 23:37

11.1 pcl_ros的点云学习

引用的博文路径如下（本人也是刚开始看PCL的运用，本文是完全抄下面博主的内容，觉得这位博主写的很详细很清楚，并且自己运行了一遍有效）：ROS入门——PCL激光雷达点云处理（1）_pcl::torosmsg-CSDN
YANQ662·2024-01-19 23:36

11.2 PCL从ROS获取激光雷达的点云数据及处理

这部分内容结合了前面的内容。其实很简单，分三步走就可以：首先是通过ROS打开激光雷达，查看PCL配置需要的信息。然后是用PCL通过ROS发布的topic获取激光雷达的数据。最后将ROS和PCL结合。实现上面两步的前提是我们已经部署好了ROS环境及PCL环境，具体操作如下：一、通过ROS打开激光雷达首先需要搭建好打开激光雷达的环境，这部分内容可以参照以下博址：4.livoxhap(大疆激光雷达）环境
YANQ662·2024-01-19 23:36

2.常见的点云数据滤波的方法总结（C++）

常见的点云数据处理有体素网格滤波、半径滤波、直通滤波、双边滤波器，统计滤波器，卷积滤波，条件滤波，高斯滤波等等。
YANQ662·2024-01-19 23:36

3.常见的点云配准方法（C++）

本文参考了点云配准算法的综述_采样一致性配准-CSDN博客点云配准实际上可以理解为：通过计算得到完美的坐标变换，将处于不同视角下的点云数据经过旋转平移等刚性变换统一整合到指定坐标系之下的过程。
YANQ662·2024-01-19 23:00

Open3d 二 点云转mesh并实现空洞修复、mesh简化、mesh细化

点云是由大量的点组成的三维数据集，而mesh是由三角形组成的三维模型。点云转换为mesh的过程称为曲面重建。曲面重建的目的是从点云数据中提取出表面的形状信息。
摸鱼的机器猫·2024-01-19 22:10

下载 DEM数字高程数据更新（SRTM\COPERNICUS\GDEM\ALOS\NASADEM\EUDTM...）

DEM通常以栅格或点云的形式存在，其中每个单元（栅格或点）都具有对应的高程数值。DEM可以使用各种技术获取，包括雷达、激光测距、光学影
GIS工具-gistools2021·2024-01-19 14:42

如何下载 DEM数字高程数据（SRTM和COPERNICUS）

DEM通常以栅格或点云的形式存在，其中每个单元（栅格或点）都具有对应的高程数值。DEM可以使用各种技术获取，包括雷达、激光测距、光学影像等。这些技术可以通过飞行器（如卫星、飞机）或地面测量设备来实现。
GIS工具-gistools2021·2024-01-19 14:41

Hessian 矩阵汉语叫什么名字，是什么意思，是用来干什么的？

Hessian矩阵是一个方阵，其中的元素是一个函数的二阶偏导数，用于描述该函数在给定点附近的局部曲率和梯度信息。Hessian矩阵在数学和优化领域中的应用非常广泛，具体用途包括：优化问
神笔馬良·2024-01-19 09:13

[论文阅读]DeepFusion

现在流行的多模态方法只是简单地用相机特征装饰原始激光雷达点云，并将它们直接输入到现有的3D检测模型
一朵小红花HH·2024-01-19 08:43

基于合力的点云边缘提取

一、原理基于合力的三维点云边缘提取，其根据点的近邻点分布规律来识别边缘点。
LiDAR点云·2024-01-19 00:43

Python点云处理（二十）点云轮廓边界提取——基于邻域三角形距离算法

目录0简述1点云轮廓提取原理2点云轮廓提取应用3算法步骤4代码实现5结果展示0简述点云轮廓提取/边界提取，对于扫描物信息化提取、矢量化等都具有很重要的意义。
Auto工程师·2024-01-19 00:13

PointMixer: MLP-Mixer for Point Cloud Understanding

与图像不同，点云本质上是稀疏、无序和不规则的，这限制了直接将MLP-Mixer用于点云理解。为了克服这些限制，我们提出了PointMixer，这是一个通用的点集操作符，促进在非结构
fish小余儿·2024-01-18 21:36

Point Transformer

受到这一成功的启发，我们研究了将自注意力网络应用于三维点云处理的可能性。我们设计了针对点云的自注意力层，并利用这些层构建了用于语义场景分割、对象部分分割和对象分类等任务的自注意力网络。
fish小余儿·2024-01-18 21:36

ScanNet数据集讲解与点云数据下载

我查阅一些文章，这些文章并没有给出怎样下载ScanNet中点云数据。ScanNetV2数据集一共1.2T，本文以PointGroup为例，讲解如何下载项目中用到的点云文件（附相关代码）。
fish小余儿·2024-01-18 21:35

【点云学习】pcl中PointCloud和PointCloud::Ptr的复制与函数传参

本文用于记录在使用PointCloud和PointCloud::Ptr时，等号复制、函数传参以及copyPointCloud复制，这几种方法复制后，旧的变量修改是否会影响所复制的变量。仅用于记录，不保证准确。【转载请注明出处】1.函数调用测试了四种函数参数，分别是Ptr类型，PointCloud类型，PointCloud的引用，以及const引用：voidfunc_ptr(MyPointCloud
larry_dongy·2024-01-18 20:53
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他