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包括对原始的点云数据、点云 配准进行过滤等操作，获得可靠的、高精度的点云数据。如何提高orb特征匹配的准确率？我感觉只有环境相对复杂，光线不那么强烈的场景才能保证ORB的追踪部分的重定位有一个比较当前帧和keyframedatabase中关键帧的部分，其中searchbyBow和ORBmatcher的部分用来比较帧，但在干净宽敞的场景中，有时匹配点很少，筛选后得到的帧数就更少了，但是在复杂场景下，匹配的成功率和准确率都有明显的提高，而且归根结底，ORB的特征匹配也是平面图像的匹配，最多有一种通过投影寻找匹配点来提高匹配率的方法。如果要提高精度，我们觉得需要在ORB运行过程中添加点云，在匹配时使用ICP点云-2/计算姿态，提高匹配的精度。

因为点云拼接，配准，配准讲的是同一个概念，就是通过重叠部分的信息将不同位置的点云变换到同一个位置。让我们用注册这个术语来描述这个过程。配准一般分为三类:粗配准、细配准和全局配准。1.粗配准:一般用来配准两个点云位置相差很大，比如点云在相机坐标系中有两帧。粗配准方法大致可以分为两类:标记点粗配准和未标记点粗配准。标记点可以由用户手动标记，或者在扫描物体时张贴。

此外，还有一些根据设备参数计算粗配准变换的方法。2.精细注册:这一般指ICP注册方式。主要用于已经粗略注册的点云，注册精度有待提高。ICP可以添加标记信息。众所周知，有些滑动的情况会导致ICP注册失败，但是如果数据本身有标记点，可以添加标记点信息来提高注册成功率。3.全局注册:逐帧注册的点云 data经常出现累积错误。

我感觉只能找一个环境相对复杂，光线不那么强烈的场景来保证ORB的追踪部分的重定位有一个部分是比较当前帧和keyframedatabase中的关键帧，其中searchbyBow和ORBmatcher的部分是用来比较帧的。但在干净宽敞的场景中，有时匹配点很少，筛选后得到的帧数就更少了。但是在复杂场景下，匹配的成功率和准确率都有明显的提高，而且归根结底，ORB的特征匹配也是平面图像的匹配。最多有一种通过投影寻找匹配点来提高匹配率的方法。如果要提高精度，我们觉得需要在ORB运行过程中添加点云，在匹配时使用ICP点云-2/计算姿态，提高匹配的精度。

3D重建算法取决于您使用的传感器。如果是双目相机，一般是极线几何加视觉特征的算法配准，所以用bundleadjustment进行优化。如果是单目的，早期有PTAM和DTAM，近几年structfrommotion也相当流行。如果用Kinect等RGBD相机，比较好的有微软的KinectFusion，PCL的开源KinFu，MIT的增强版Kintinuous。

基于3D激光的高程突变基本原理点云 data包括以下三个步骤。1.点云数据预处理。包括对原始的点云数据、点云 配准进行过滤等操作，获得可靠的、高精度的点云数据。2.点云数据差异计算。利用差分算法，如ICP算法，计算点云数据在两个不同时期的高程差，从而检测出高程突变的区域。3、高程突变检测。基于差分数据，使用一些确定性或统计性的方法来检测高程的突变，例如基于阈值的方法和统计方法。

3D计算视觉的研究内容包括:(1) 3D匹配:两帧或多帧之间的匹配点云 data，由于激光扫描光束被物体遮挡，无法通过一次扫描获得整个物体的3D 点云。因此，需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。三维匹配的目的是将相邻的扫描数据拼接在一起。三维匹配侧重于匹配算法，常用的算法有最近点迭代算法ICP和各种全局匹配算法。

在摄影测量中，也有类似的共线方程和光束法平差。这里还把点云的多视图匹配放在这里，比如人体的三维重建。点云的多视图重建不仅强调逐帧匹配，还需要考虑不同角度观察带来的误差积累，因此也有一个优化或调整的过程。通常通过观察形成闭环进行整体调整来实现，多视图重建强调整体优化。你只能使用图像，或者点云，或者你可以将它们结合起来(深度图像)。

1，设计非常前卫，鹰翼门设计是其亮点之一，打开后足以吸引众多眼球；2.轮胎配置方面，MODELX配备了米其林提供的一系列运动轮胎。前后轮规格分别为255/45R20和275/45R20。前窄后宽的组合也很运动；3.内饰依旧是简约风格，造型和老款没什么区别。MODELX提供的基本内饰配色是全黑风格 布艺座椅面料。

特斯拉为ModelXPlaid准备的文件仍处于保密阶段，但2021款modelXPerformance可能会比已经很优秀的2020款ModelXPerformance表现出更明显的提升。作为改款车型，与老款MODELX相比，新款MODELX的外观变化集中在前包围上，新车改变了造型，取消了前雾灯和前logo下侧的镀铬条。