通过显著性检测提升点云中的目标识别

三维点云中的目标识别是一项具有挑战性的任务，尤其在时间因素至关重要时（例如工业应用）。当需要同时估计已识别目标的 6 自由度位姿时，局部描述子是一种合适的选择。然而，此类描述子的处理流程极为耗时。在本工作中，我们提出对传统流程进行改进，增加一个称为显著性增强的初步滤波阶段。我们在一个标准目标识别基准上，考虑四种关键点检测器和四种局部描述子，以比较传统流程与增强流程在时间和识别性能上的差异。时间结果表明，增强流程最高可提速 5 倍，且识别率在多数情况下有所提升，仅在少数情况下出现轻微下降。这些结果表明，增强流程能大幅缩短处理时间，对识别精度影响有限甚至有所裨益。