PointCloud 분류 및 인식

Question

사람, 자동차, 밴과 같은 점 구름을 인식하려고합니다. 이미 클러스터로 구분했습니다.

PCL 인식 자습서를 사용해 보았지만 좋은 결과를 얻지 못했지만 응답 그룹화에 너무 많이 의존합니다. 점 구름이있는 신경망이 있습니까? 또는 그런 알고리즘?

이미지에서 많은 작업을했지만 지점 구름과 관련된 내용을 보지 못했습니다. 무엇을 시도 할 수 있는지에 대한 조언이 있습니까? pointclouds를위한 어떤 기계 학습 알고리즘?

ROS, Ubuntu, OpeCV, PCL 및 C++로 작업 할 수 있습니다. 감사합니다.

Answer 1

3D HLAC (Higher order local autocorrelation) 마스크를 사용하여 피쳐를 추출하고 벡터로 변환하여 일부 분류 방법을 적용 할 수 있습니다. https://www.researchgate.net/profile/Motofumi_Suzuki4/publication/254487020_A_Similarity_Evaluation_Method_for_3D_Models_by_Using_HLAC_Mask_Patterns/links/55b31b5408aed621ddfe17b1.pdf

: 여기

은 (점 구름이 논문에서 언급 된) 한 예이다