基于三维形态分析的航空行李分类研究

发布时间：2017-04-11 05:08

  本文关键词：基于三维形态分析的航空行李分类研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为实现国际航协面向航空旅客服务提出的“简化商务、便捷旅行”目标,近年来各国积极采取行动,其中对旅客行李实施自助托运是实现这一目标的重要任务之一。在实现自助服务的支持系统中,旅客行李形状的自动检测是需要解决的关键技术问题。课题研究了航空旅客行李的自动分类检测,主要包括行李深度点云图像的采集、特征提取及行李分类检测。首先,研究了具有深度信息的航空行李点云图像获取方法及其特征提取问题。分析航空行李运输规则,收集航空行李样本并提取先验知识,结合规则分析与先验知识,提取行李特征。由行李特征可知,深度图像可以更好的表达其表面信息,由于自助行李托运系统通道中光线较暗且不稳定,采用主动测距传感器进行深度图像采集及预处理,得到航空行李的深度图像。其次,研究了基于外观形状的深度特征进行分类问题。将行李粗分类归结为函数曲面问题。其中函数曲面构成的行李包括规则立方体、球体、圆柱体、圆锥体等类别,非函数曲面构成的行李包括双肩包、手提软包等可托运行李类别和其它不可托运行李类别。再次,针对函数曲面构成的行李,提出了基于航空行李表面深度值分布特征的类别检测算法。不同类别行李点云深度值分布特征与点云在水平面投影的轮廓形状不尽相同,以此两组特征作为特征向量对其分类检测。针对非函数曲面构成的行李,提出了点云网格化自适应聚类算法。点云深度值分布不均且变化较大,因此采用网格分割法使其结构离散化,根据各网格的相似性以及网格之间的距离对其进行自适应聚类,聚类结果中高层单元的数量以及各个高层单元的面积拟合为行李表面平整度测度,对此类行李进行分类。基于上述基础研究,收集各类行李样本,分别以不同姿态摆放在输送带上,采集点云信息并进行类别检测。实验验证了深度图像采集、特征提取以及航空行李分类算法的有效性和稳定性。
【关键词】：分类 三维形态 自助行李托运系统 点云 深度图像 平整性
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V354;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 课题背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-16
• 1.2.1 自助行李托运系统研究现状11-13
• 1.2.2 基于三维信息的分类方法研究现状13-15
• 1.2.3 航空行李分类研究综述15-16
• 1.3 课题研究内容16-17
• 第二章 航空行李三维信息采集及特征提取17-30
• 2.1 航空行李特征提取17-21
• 2.1.1 航空行李样本分类及托运规则分析17-20
• 2.1.2 航空行李先验知识表达20
• 2.1.3 航空行李特征提取20-21
• 2.2 航空行李三维信息采集及预处理21-28
• 2.2.1 基于激光测距传感器的行李轮廓扫描22-24
• 2.2.2 基于Kinect的行李表面三维点云采集24-25
• 2.2.3 基于立体视觉的行李三维信息获取25-27
• 2.2.4 三维点云数据预处理27-28
• 2.3 航空行李识别算法概述28-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第三章 基于点云分布特征的托盘检测和航空行李识别算法30-41
• 3.1 主分量分析概述30-32
• 3.1.1 主分量分析原理30-31
• 3.1.2 主分量分析应用31-32
• 3.2 行李托盘识别算法设计32-35
• 3.2.1 托盘模型建立32-34
• 3.2.2 托盘识别算法设计34-35
• 3.3 规则行李点云聚类分析35-37
• 3.3.1 规则行李三维形态分析35-36
• 3.3.2 规则行李点云聚类算法设计36-37
• 3.4 规则行李识别算法设计37-40
• 3.4.1 点云聚类结果分析37-38
• 3.4.2 行李投影轮廓识别38-40
• 3.5 本章小结40-41
• 第四章 基于网格聚类的航空行李识别算法41-48
• 4.1 不规则行李三维形态分析41-42
• 4.1.1 不规则行李几何结构与定义41-42
• 4.1.2 不规则行李点云分析42
• 4.2 自适应网格聚类算法设计42-47
• 4.2.1 三维点云网格划分及深度值归一化43-45
• 4.2.2 网格自适应聚类45-46
• 4.2.3 网格聚类结果拟合46-47
• 4.3 本章小结47-48
• 第五章 实验及结果分析48-60
• 5.1 实验系统简介48-49
• 5.2 点云采集实验及结果分析49-50
• 5.3 航空行李点云分类实验及结果分析50-57
• 5.4 航空行李表面尖锐物体检测57-59
• 5.5 本章小结59-60
• 结论60-61
• 参考文献61-65
• 致谢65-66
• 攻读学位期间发表的学术论文66

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本文编号：298364