基于激光雷达点云图像的目标识别方法研究

发布时间：2020-03-28 10:40

【摘要】：激光雷达可以在夜间,雾天等一些恶劣条件下得到点云图像。这些数据稀疏、不完整,通过人工提取特征需要依靠非常专业的知识和个人的经验。而卷积神经网络可以自动提取特征并分类,对位移、缩放及其它形式的刚体变化具有不变性。已有一些专家学者利用卷积神经网络来对点云图像进行分类识别,其中识别率最高的Vox Net网络由于网格的划分数量有限,会使一部分数据丢失。正是在这样的背景下,本文对基于卷积神经网络的点云识别方法进行了研究。本文首先介绍了卷积神经网络的发展情况,分析了目前基于卷积神经网络的Vox Net网络存在的不足。之后将三维CAD模型ModeNet做为待识别的物体模型,通过程序仿真激光雷达的扫描过程生成三维的点云数据,对数据进行预处理得到实验所需数据。然后改进了基于卷积神经网络的点云识别方法,搭建了神经网络,进行了架构设计分析实验得到了合适的网络超参数。最后将训练好的网络应用于点云分类识别中,并将实验结果与VoxNet网络进行了比较。实验结果表明在使用相同的数据集进行分类识别时,本文的方法比VoxNet方法在识别准确率上有一定程度的提高。
【图文】：

然后进行最近邻搜索匹配，来匹配结果，根据假设验证来得到最终结果。点云常见特征如图1.1 所示。（a） 点特征直方图 （b） 快速点特征直方图 (c) 视点特征直方图图 1.1 点云特征图点云的一些算法如 k-d 树，点特征直方图、视点特征直方图等已被 PCL 库实现，并提供了丰富的接口供开发都使用。PCL 是由国外开源组织实现的，相对来说已经很成熟了，但是在国内只有很少的研究人员去使用。PCL 是由 C++语言实现，一般的开发人员都会用 Qt 来编写界面，并调用 PCL 库来实现算法。PCL 包含了点云处理中的常用算法

组合成一个特征进行识别。HChen[41]将一然后在特征点周围邻域内综合考虑表面类围邻居点法向的关系提出了一种特征描述 LSP 之间对应关系估计目标是否存在中的位置。标识别方法的蓬勃发展使得计算机运算和计算机存储于 2D 图像，越来越多的专家开始关注基。如 DanielMaturana 等人提出的 VoxNe用率来估计立体网格，二是能够直接根据他们对 Binary occupancy grid、 Density究，，都取得了很好的结果。图 1.2 是 V成的点云图像的分类识别情况。
【学位授予单位】：西安工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN958.98

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本文编号：2604337