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实时的激光雷达点云压缩
●论文摘要 实时压缩大量的激光雷达点云对于自动驾驶汽车等自动化机器至关重要。虽然目前大多数的工作都集中在压缩单个点云帧上，但是本文提出了一个新的系统，可以有效地压缩一系列点云。 •与当今的压缩方法（包括MPEG的点云压缩标准）相比，压缩方法同时实现了更高的压缩率、更高的压缩速度和更高的应用程序级精度。 我们的压缩系统概述，它压缩一系列连续的点云。 那么对于结构化的点云压缩与非结构化使用空间树的方式来编码点云不同，结构化的点云可以转换为图像编码的形式，然后利用常规的图像压缩的方法实现点云的压缩。 每个点云被转换成一个距离图像，以便进行后续计算。 （如图） 距离转换公式 空间编码示例 在运动变换之前和之后五个连续的点云的结果 ●评估指标 论文在三种常见的点云应用程序上评估了这种点云压缩方法：点云配准，点云对象检测，点云场景的分割。 使用三个评估指标：未压缩点云的压缩率、FPS的压缩速度和应用程序结果的精确度。评估压缩如何影响点云应用结果，这才是最终的关键。所以这里数据集使用KITTI数据集来评估点云配准和点云对象检测。
1.9K20编辑于 2022-02-10 - 来自专栏一点人工一点智能
点云压缩研究进展与趋势
围绕点云压缩中的研究现状、标准框架和评价指标，阐述国内外点云压缩算法研究工作、运动图像专家组压缩标准框架以及几何和属性信息质量评价指标的最新进展，分析比较 3 种开源点云压缩算法在点云压缩公开数据集下的性能表现 本文围绕点云压缩编码的核心，重点阐述点云几何和属性压缩研究进展、点云压缩公开数据集、点云压缩公开基准算法性能评价等 3 个方面，并对点云压缩的重要发展方向予以展望。 01 点云压缩研究进展点云压缩编码方案的需求与日俱增，全球最具影响力的 MPEG 和国内外学者共同致力于研究点云压缩标准框架，力求建立完善的点云压缩系统，有效应对多源、多尺度场景点云数据的压缩任务。 图片03 点云压缩评价指标压缩效率和重建质量是点云压缩算法性能评价的两项重要指标。 本文围绕点云压缩的核心，重点对国内外点云压缩算法的研究工作进行总结与说明，并在常用的测试数据上对 3 种开源点云压缩框架进行比较分析，对点云压缩的重要发展方向予以展望。
1.8K50编辑于 2023-09-15 - 来自专栏一点人工一点智能
点云压缩研究进展与趋势
本文围绕点云压缩编码的核心，重点阐述点云几何和属性压缩研究进展、点云压缩公开数据集、点云压缩公开基准算法性能评价等3个方面，并对点云压缩的重要发展方向予以展望。 01 点云压缩研究进展 点云压缩编码方案的需求与日俱增，全球最具影响力的MPEG和国内外学者共同致力于研究点云压缩标准框架，力求建立完善的点云压缩系统，有效应对多源、多尺度场景点云数据的压缩任务。 表 1根据不同的分类标准对当前点云压缩方法进行了汇总。 根据信息还原质量的高低，点云压缩分为无损压缩和有损压缩。 03 点云压缩评价指标 压缩效率和重建质量是点云压缩算法性能评价的两项重要指标。 本文围绕点云压缩的核心，重点对国内外点云压缩算法的研究工作进行总结与说明，并在常用的测试数据上对3种开源点云压缩框架进行比较分析，对点云压缩的重要发展方向予以展望。
3.7K43编辑于 2023-03-13 - 来自专栏繁依Fanyi 的专栏
关于使用深度学习进行三维点云几何压缩
三维点云在计算机视觉、自动驾驶、增强现实、智慧城市、虚拟现实等领域得到了广泛的应用。而高压缩比、低损耗的三维点云压缩方法是提高数据传输效率的关键。 所以这里提出了一种基于深度学习的三维点云压缩方法，该压缩方法在细节重构方面的性能优于其他网络。这使它可以在保持可容忍的损失的情况下，达到比现有技术更高的压缩比。 相关工作 使用深度学习进行三维点云几何压缩要做的事情也就两项：点云表示学习以及点云数据压缩。点云表示学习在这里起到了一个预处理的作用，把数据预处理后能够更方便地压缩。 1. 点云几何压缩 点云是一大堆点，存储这些点云数据会大量消耗内存，而且不利于传输。 举个不是特别恰当的例子，假如未来有一天你正开着无人驾驶车，开的过程中它突然无人驾驶系统突然卡了，那就一失两命了。 所以，为了大家都从中获益，点云压缩显得尤为重要。 点云压缩主要包括三种类型：几何压缩、属性压缩和动态运动补偿压缩。 在这里主要研究几何压缩。
1.1K10编辑于 2023-05-07 - 来自专栏点云PCL
FLiCR：基于有损 RI 的快速轻量级激光雷达点云压缩
本文提出了FLiCR，一种用于实现边缘辅助在线感知的快速轻量级LiDAR点云压缩方法。 展示了我们的压缩方法和度量在两个下游感知任务中的好处，即3D物体检测和LiDAR SLAM。 点云压缩背景 3D点云是3D空间中一组点，点云可以根据其特性分为两类：结构化和非结构化。 非结构化点云压缩存在多种不同的压缩方法，但它们之间的共同之处是将原始点云转换为结构化的中间表示（IR），并对IR应用压缩算法，如图1所示。 鉴于3D点云数据的普及，已经存在用于激光雷达点云压缩的技术：Google Draco、MPEG基于几何的点云压缩（G-PCC）、点云库（PCL）的八叉树压缩以及Feng等人的实时时空（RT-ST）压缩。 此外，使用这些方法，可以将点云直接应用字节流压缩，如游程编码（RLE）和字典编码（LZ77），它们将点云视为原始字节数组并进行无损压缩。
1.1K10编辑于 2024-04-11 - 来自专栏全栈程序员必看
点云数据标注_点云数据采集
一：什么是点云数据 点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。这些向量通常以X,Y,Z三维坐标的形式表示，而且一般主要用来代表一个物体的外表面形状。 这些设备用自动化的方式测量在物体表面的大量的点的信息，然后用某种数据文件输出点云数据。这些点云数据就是扫描设备所采集到的。 三：点云数据的用途 作为3D扫描的结果，点云数据有多方面的用途，包括为制造部件，质量检查，多元化视觉，卡通制作，三维制图和大众传播工具应用等创建3D CAD模型。 这里有很多技术应用在将点云转换为3D表面的过程中。 四：点云数据的格式 点云数据是3D激光雷达扫描仪的基本输出。 除此之外，一些其他的公式也有开发点云数据处理软件。通过输出的是XYZ文件格式的点云数据，来自任何扫描设备的点云数据可以被任何点云数据处理软件所分析。
2.7K30编辑于 2022-09-20 - 来自专栏点云PCL
资源有限的机器人实现实时LiDAR点云压缩与传输
以及使用压缩点云的下游任务结果（右）。 主要贡献 该压缩方法使用深度图像作为点云的基本表示。深度图像利用了激光雷达的固有物理特性，将三维点云投影到二维图像中，从而为后续处理提供了高计算效率。 点云编码 1、深度图像转换 在激光雷达（LiDAR）中，点云通常是以笛卡尔坐标（x, y, z）表示的，即相对于传感器原点的位置。然而为了加速压缩过程，将点云通过球面投影转换为深度图像。 2、表面编码 在点云压缩过程中，我们利用空间建模技术来提取点云的结构信息，减少空间冗余。实际上，许多点云中的点会位于同一平面上，例如地面或墙壁上的点。 通过这种方法，点云的编码效率得到了显著提高。 3、未拟合点编码 尽管大多数点云可以通过表面拟合来压缩，但仍然会有一些点无法被拟合，这些点就被称为未拟合点。 该方法的模块运行时细分 总结 本文提出了一种新型的实时LiDAR点云压缩与传输框架，称为RCPCC。高效的点云压缩与自适应比特率控制策略相结合，使该方法能够帮助资源受限的机器人实现实时点云传输。
73910编辑于 2025-02-25 - 来自专栏全栈程序员必看
pcl点云合并_pcl点云重建
本节记录下点云聚类方法 1.欧式聚类分割方法 //为提取点云时使用的搜素对象利用输入点云cloud_filtered创建Kd树对象tree。 ，用于存储实际的点云信息 首先创建一个Kd树对象作为提取点云时所用的搜索方法，再创建一个点云索引向量cluster_indices，用于存储实际的点云索引信息，每个检测到的点云聚类被保存在这里。 因为点云是PointXYZ类型的，所以这里用点云类型PointXYZ创建一个欧氏聚类对象，并设置提取的参数和变量。 接下来我们从点云中提取聚类，并将点云索引保存在cluster_indices中。 为了从点云索引向量中分割出每个聚类，必须迭代访问点云索引，每次创建一个新的点云数据集，并且将所有当前聚类的点写入到点云数据集中。
2.5K20编辑于 2022-11-01 - 来自专栏一点人工一点智能
三维点云数据压缩技术的最新趋势及在三维压缩域问题的挑战
在本文中，我们将快速介绍激光雷达生成的3D点云数据压缩领域的最新发展，并强调3D点云数据压缩域处理的未来挑战。 所以，这里主要的问题是，能不能自动处理直接在3D压缩域(3DCD)压缩的3D点云数据？ 本文旨在回顾一些最新的三维点云数据压缩技术，并提供一些关于对三维点云数据进行三维压缩域分析的挑战和可能性。 图1是传统压缩域和3D点云压缩域的示意图。 图1 传统3D分析和未来预期的压缩域3D分析的典型流程图 02 近期三维点云数据压缩技术综述 这里将快速回顾三维点云数据压缩的最新研究。 由于以往的压缩方法效率低、耗时长，基于压缩感知的新想法突破了香农-奈奎斯特采样定理。本文采用压缩感知技术模拟阔叶树点云，并采用了体素和统计滤波对点云进行了简化、去除了孤点。 最后一个编码器网络用于最终的点云压缩。 03 传统的3D点云数据分析 本节主要是梳理最近的3D点云数据分类、分割和跟踪相关的重要贡献。
1.4K30编辑于 2022-12-27 - 来自专栏图形视觉
点云采样
原文链接 点云采样分类 点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样，几何采样，随机采样，格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。 ---- 格点采样 格点采样，就是把三维空间用格点离散化，然后在每个格点里采样一个点。具体方法如下： 1. 创建格点：如中间图所示，计算点云的包围盒，然后把包围盒离散成小格子。 具体方法如下： 输入点云记为C，采样点集记为S，S初始化为空集。 1. 随机采样一个种子点Seed，放入S。如图1所示。 2. 每次采样一个点，放入S。 采样点一般先分布在边界附近，这个性质在有些地方是有用的，比如图元检测里面的点采样。 ---- 几何采样 几何采样，在点云曲率越大的地方，采样点个数越多。 下面介绍一种简单的几何采样方法，具体方法如下： 输入是一个点云，目标采样数S，采样均匀性U 1.
2.2K41发布于 2019-10-16 - 来自专栏图形视觉
点云法线
点云是曲面的一个点采样，采样曲面的法向量就是点云的法向量。 我们给每个点一个线段来显示法线，线段的方向为法线方向，如下图所示。这种显示方法虽然简单，但是不方便查看法线的正确性。 下面介绍的点云渲染，能更加直观的查看法线的正确性。 ---- 点云法线应用 点云渲染：法线信息可用于光照渲染。 ---- 点云法线计算 点云采样于物体表面，物体表面的法线即为点云法线，故可先对物体表面的几何进行估计，即可计算出点云法线。一般可用低阶多项式曲面进行局部拟合，如左图所示。 ---- 点云法线定向 点云法线经过上面介绍的PCA计算以后，还有一个问题是全局定向。法线有两个互为相反的方向。所谓全局定向，就是视觉上连续的一片点云法线方向要一致，片于片之间的定向也要视觉一致。 一个经典的定向方法是，给点云的每个点找k个最近点，并连上k条边，这样点云就变成一个图结构了，也叫Riemannian图。然后给每条边一个权重w = 1 - |Ni * Nj|。
2.9K21发布于 2019-10-17 - 来自专栏一点人工一点智能
17篇点云处理综述-点云语义分割、点云物体检测、自动驾驶中的点云处理……
三维点云是最重要的三维数据表达方式之一。 从技术角度看，在三维重建、SLAM、机器人感知等多个领域，三维点云都是最简单最普遍的表达方式，因为三维点云直接提供了三维空间数据，而图像则需要通过透视几何来反推三维数据。 应用角度上，从无人驾驶中的激光雷达到微软Kinect、iPhone FaceID及AR/VR应用，都需要基于点云的数据处理。 以下收集了17篇点云处理的综述文章，方便大家全面了解三维点云处理的技术发展、了解其发展路线，便于咱们自己的学习规划及学术方向研究。 包括深度学习在点云处理中的应用、点云物体检测、点云语义分割，自动驾驶中的点云处理等等。
1.7K30编辑于 2022-12-27 - 来自专栏点云PCL
点云拼接
找到这种转换的目的包括将多个点云拼接为全局一致的模型，并将新的测量值映射到已知的点云以识别特征或估计其姿势 寻找不同点云空间变换矩阵有两种方法： 1、拍摄图像或使用扫描设备扫描时记录每个点云的相对位姿 直接根据平移和旋转矩阵对点云进行变换、拼接。此种方法要求拍摄图像或扫描点云数据时记录相机或扫描设备与每个点云的相对位姿，从而可求出每个点云之间相对位姿。 ·点云去除重叠，需要有个重叠判定条件，一般是设置一个点云的影响范围，范围内的点会被过滤掉。就如同一个筛子一样，过滤范围越大，筛子的缝隙越小。 如何去掉点云的重影： 多帧点云注册去除重叠后，得到一个整体点云后，有时候会出现局部点云有重影的情况。常见的原因是数据本身有误差，有微小形变，刚体变换不可能把多帧点云完全对齐。 4）点云去除重影：如果用户已经得到了一个整体点云，并且有了重影，没有办法应用非刚体注册。那么可以先检测出点云的重影部分，再删除掉这些局部点云。 ? THE END
5K40发布于 2019-07-30 - 来自专栏大数据技术栈
Kafka 关于压缩的一点经验
前言 就压缩而言，对于数据储存应该是一个比较大的优化， 而 Kafka 自然也是支持这种特性的， 但是这里可能会有那么一点坑。 我们主要从： 何时产生压缩？ 何时会解压缩？ 何时产生压缩 生产者 为了数据在传输到 Kafka 可以更快， 那么在生产者启动压缩自然是很正常的。 Broker端 Broker 主要是负责储存数据， 压缩能够很好的减少磁盘的占用。 ， 所以应该尽量避免： Broker端指定了和Producer端不同的压缩算法， 这很好理解，因为压缩算法不一致， Broker 就需要解压缩，并在此压缩成设定好的算法， 所以一定要避免这种情况 和 重压缩的， 何时解压缩？ 就这样吧....嘿嘿~~~希望对你有一点帮助！！！
2.4K10发布于 2019-10-30 腾讯云视频转码压缩服务
摘要 本文旨在介绍视频转码压缩技术的核心价值、挑战、操作指南以及增强方案。通过结合腾讯云产品，我们提供一套完整的视频转码压缩解决方案，旨在帮助用户高效、安全地处理视频内容。 1. 操作指南 实施流程： 步骤1：选择转码压缩工具 选择适合的转码压缩工具是第一步。腾讯云提供了视频处理服务，包括转码、压缩等功能，支持多种视频格式。 原理说明： 腾讯云视频处理服务基于高性能的硬件和先进的编码技术，能够快速完成视频转码和压缩任务。 操作示例： 登录腾讯云控制台，创建视频处理任务，上传视频文件，并设置转码参数。 结论 通过本文的技术指南，用户可以了解到视频转码压缩技术的价值和挑战，并掌握使用腾讯云产品进行视频转码压缩的详细步骤。 腾讯云视频处理服务以其高性能、高安全性和低成本的优势，为用户提供了一种可靠的视频转码压缩解决方案。
37300编辑于 2025-07-29- 来自专栏点云PCL
【点云论文速读】点云分层聚类算法
这篇文章中，我们首次提出一种新颖的分层聚类算法----pairwise Linkage（p-linkage），能够用来聚类任意维度的数据，然后高效的应用于3D非结构点云的分类中，P-linkage 聚类算法首先计算每个点的特征值 ，例如计算2D点的密度和3D点的平滑度，然后使用更为具有特征性的数值来描述每个点与其最邻近点的链接关系，初始的聚类能够通过点对的链接更容易的进行，然后，聚类融合过程获得最终优化聚类结果，聚类结果能够用于其他的应用中 ，基于P-Linkage聚类，我们在3D无结构点云中发明了一个高效的分割算法，其中使用点的平滑度作为特征值，对于每一个初始的聚类创立切片，然后新颖且鲁棒的切片融合方法来获得最终的分割结果，所提的P-linkage 聚类和3D点云分割方法仅需要一个输入参数。 实验结果在2d-4d不同的维度合成数据充分证明该P-Linkage聚类的效率和鲁棒性，大量的实验结果在车载，机载和站式激光点云证明我们提出所提方法的鲁棒性。
2.9K10发布于 2020-05-21 - 来自专栏CNNer
【SLAM】开源 | 一种基于距离图像的点云实时压缩方法R-PCC，重建具有均匀或非均匀精度损失的点云
A Baseline for Range Image-based Point Cloud Compression 原文作者：Sukai Wang 内容提要 在自动驾驶车辆或机器人中，来自LiDAR的点云与 本文提出了一种基于距离图像的点云压缩方法R-PCC，该方法可以重建具有均匀或非均匀精度损失的点云。我们将原始大尺度点云分割成小而紧凑的区域，以实现空间冗余和显著区域分类。 与其他基于体素或基于图像的压缩方法相比，该方法可以在重构点云中保留并对齐原始点云中的所有点。它还可以通过量化模块控制每个点的最大重构误差。 实验结果表明，我们的框架可以在不影响下游任务的情况下实现30倍的压缩比，并且与目前最先进的大规模点云压缩方法相比，我们的非均匀压缩框架在下游任务上有很大的改进。 我们的实时方法是高效和有效的，足以作为基于距离图像的点云压缩的基线。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有
85240编辑于 2023-02-28 - 来自专栏ROBOTEDU
【点云学习】介绍
激光雷达扫描仪就是一种点云采集传感器 正文 简单的点云介绍和应用，主要侧重在规则点云方面： 什么是点云？ 常见的检测用点云采集设备 点云格式 01 什么是点云 点云是用各种设备仪器采集得到的数据集合 起源Original 雷达在反法西斯战争中发挥了重要作用，在英国战场雷达的出现可以说是扭转战局的关键力量 便携式点云采集为VR提供支持 ? 酷炫的点云应用场景，让我们浮想联翩。 02 工业检测中的点云采集设备 我们这里主要介绍在工业检测应用中使用的点云。 目前常见的点云采集设备都是垂直安装，利用XY平面进行扫描采集点云。 激光 ? 一些特殊的点云XY按规则排列，我们可以用2D的方式显示成热图 小结 1. 点云介绍 2. 点云数据
2.1K31发布于 2020-03-31 - 来自专栏GIS指北
点云场景图层
“ 点云数据共享点云场景图层包后，ArcGIS Pro查看点云场景图层会有被抽稀的效果，通过调整点云符号大小和点密度来控制其显示效果” 01 — 点云数据管理 ArcGIS Pro支持LAS或者经过优化的 可以通过LAS数据集、镶嵌数据集和点云场景图层进行管理和处理点云数据。 LAS数据集、单个的LAS和ZLAS文件加载到3D场景后，默认应用高程和Eye-DEMO渲染。 数据采集的时候，对目标体进行数据扫描时开启真彩色扫描，然后才能在符号化时显示真彩色，渲染方式是RGB 02 — 点云场景图层包预览效果 通过创建点云场景图层包工具和共享包工具创建点云slpk并上传到portalh ArcGIS Pro加载点云slpk预览点云场景图层与原有效果不同，类似被抽稀，因为创建点云场景图层包工具暴露的参数POINT_SIZE_M，默认值为0，会自动确定点大小的最佳值，可能会引起抽稀的结果。 不过可以对点云场景图层调整点云符号大小，以及点密度来调整显示效果。
1.2K40编辑于 2022-11-14 - 来自专栏点云PCL
开源点云实时压缩方案测试
实验表明，我们的压缩系统达到了40×90的压缩率，明显高于MPEG的LiDAR点云压缩标准，同时保持了较高的端到端应用精度。 同时，我们的压缩系统的压缩速度与目前激光雷达的点云生成速率相匹配，并优于现有的压缩系统，实现了实时点云传输。 如图所示： 为了更好的对比压缩前后点云数据所占空间的大小，这里我们首先查看一下点云的属性，查看其大小： 然后我们使用，编译生成的可执行文件进行点云压缩处理 . 解压后生成一个frame.tar.gz，我们查看此时这一帧点云数据的大小。 对比一下文件大小可以看出压缩后的点云确实很小啊，从2M压缩到了50.6KB，节省了空间，但是会不会影响我们的点云质量呢？ 点云场景的分割：使用了基于DNN的squezeseg方法。 使用三个评估指标：未压缩点云的压缩率、FPS的压缩速度和应用程序结果的精确度。 所谓前人栽树，后人乘凉，再次感谢作者开源了代码。
2.1K21发布于 2020-09-22
腾讯云开发者
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