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J-GLOBAL ID：201702246424933221   整理番号：17A1648110

RealSenseにより採取された3D散乱部品の点雲のセグメンテーション【Powered by NICT】

Point cloud segmentation of 3D scattered parts sampled by RealSense

著者 (3件)： Gong Xuejian (School of Mechanical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Shenzhen China) ,  Chen Ming (Fengling Technology Development Co., Ltd., Silicon Valley Pioneer Part, Nanshan, Shenzhen China) ,  Yang Xiaojun (School of Mechanical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Shenzhen China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIA  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無秩序点クラウドの集合からの3D物体のセグメンテーション常にビンπcking系における一つの挑戦研究。本論文では,容易で有効なアルゴリズムは,この問題を解決するために提案する。RealSense,低コスト深さカメラから得られた点データセットは急速に非常に清浄なコンパクトな一つであるとろ過,計算資源を節約することができる。フィルタ点設定については,次号サブパッチフラグメントに分割し,全てのサブパッチは最終的に独立に結合し,すなわち,拡張凸基準と角基準,二基準による大きなもののそれぞれが一つの作動に対応の集合することである。提案したアルゴリズムの妥当性をテストケース,実際にロボットが獲得しシステムへの応用の可能性を示すによって検証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： カメラ ,  *三次元 ,  高速度 ,  *セグメンテーション ,  フィルタ ,  凸形 ,  アルゴリズム ,  *散乱 ,  ロボット
準シソーラス用語： テストケース ,  計算資源 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 採取 ,  3D ,  散乱 ,  点雲 ,  セグメンテーション