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【SCI论文实现】信息引导的高质量三维重建——系统架构设计 PYTHON

article 2025/6/4 20:02:51

一、多模态数据采集与预处理模块

设计目标：解决动态场景中多源数据的时空对齐与质量优化问题，为后续特征提取提供高精度、强一致性的输入。

1.1 传感器配置逻辑

选择 RGB-D 相机（如 Kinect）与 LiDAR（如 Velodyne VLP-16）的互补组合，原因在于：

  • RGB-D 相机提供高分辨率的 2D 彩色图像与稠密深度图（但有效范围有限，通常 < 10m）；
  • LiDAR 通过激光扫描获取大场景（>100m）的稀疏点云（但无颜色信息）；
    二者融合可覆盖近 - 中 - 远场场景，兼顾细节与全局信息。
1.2 数据校准关键步骤
  • 内参标定：张正友标定法通过棋盘格图案的多角度拍摄，可高效获取相机的焦距、主点等参数（误差通常 < 0.5 像素）；
  • 外参对齐：手眼标定（如基于 OpenCV 的calibrateHandEye）需采集传感器在不同位姿下的同步数据，通过 SVD 分解求解旋转矩阵与平移向量（建议至少采集 10 组不同位姿数据以保证精

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经典面试题：一文了解常见的缓存问题

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