本文關(guān)鍵詞：基于三維形態(tài)分析的航空行李分類(lèi)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為實(shí)現(xiàn)國(guó)際航協(xié)面向航空旅客服務(wù)提出的“簡(jiǎn)化商務(wù)、便捷旅行”目標(biāo),近年來(lái)各國(guó)積極采取行動(dòng),其中對(duì)旅客行李實(shí)施自助托運(yùn)是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的重要任務(wù)之一。在實(shí)現(xiàn)自助服務(wù)的支持系統(tǒng)中,旅客行李形狀的自動(dòng)檢測(cè)是需要解決的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。課題研究了航空旅客行李的自動(dòng)分類(lèi)檢測(cè),主要包括行李深度點(diǎn)云圖像的采集、特征提取及行李分類(lèi)檢測(cè)。首先,研究了具有深度信息的航空行李點(diǎn)云圖像獲取方法及其特征提取問(wèn)題。分析航空行李運(yùn)輸規(guī)則,收集航空行李樣本并提取先驗(yàn)知識(shí),結(jié)合規(guī)則分析與先驗(yàn)知識(shí),提取行李特征。由行李特征可知,深度圖像可以更好的表達(dá)其表面信息,由于自助行李托運(yùn)系統(tǒng)通道中光線較暗且不穩(wěn)定,采用主動(dòng)測(cè)距傳感器進(jìn)行深度圖像采集及預(yù)處理,得到航空行李的深度圖像。其次,研究了基于外觀形狀的深度特征進(jìn)行分類(lèi)問(wèn)題。將行李粗分類(lèi)歸結(jié)為函數(shù)曲面問(wèn)題。其中函數(shù)曲面構(gòu)成的行李包括規(guī)則立方體、球體、圓柱體、圓錐體等類(lèi)別,非函數(shù)曲面構(gòu)成的行李包括雙肩包、手提軟包等可托運(yùn)行李類(lèi)別和其它不可托運(yùn)行李類(lèi)別。再次,針對(duì)函數(shù)曲面構(gòu)成的行李,提出了基于航空行李表面深度值分布特征的類(lèi)別檢測(cè)算法。不同類(lèi)別行李點(diǎn)云深度值分布特征與點(diǎn)云在水平面投影的輪廓形狀不盡相同,以此兩組特征作為特征向量對(duì)其分類(lèi)檢測(cè)。針對(duì)非函數(shù)曲面構(gòu)成的行李,提出了點(diǎn)云網(wǎng)格化自適應(yīng)聚類(lèi)算法。點(diǎn)云深度值分布不均且變化較大,因此采用網(wǎng)格分割法使其結(jié)構(gòu)離散化,根據(jù)各網(wǎng)格的相似性以及網(wǎng)格之間的距離對(duì)其進(jìn)行自適應(yīng)聚類(lèi),聚類(lèi)結(jié)果中高層單元的數(shù)量以及各個(gè)高層單元的面積擬合為行李表面平整度測(cè)度,對(duì)此類(lèi)行李進(jìn)行分類(lèi)�；谏鲜龌A(chǔ)研究,收集各類(lèi)行李樣本,分別以不同姿態(tài)擺放在輸送帶上,采集點(diǎn)云信息并進(jìn)行類(lèi)別檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了深度圖像采集、特征提取以及航空行李分類(lèi)算法的有效性和穩(wěn)定性。
【關(guān)鍵詞】：分類(lèi) 三維形態(tài) 自助行李托運(yùn)系統(tǒng) 點(diǎn)云 深度圖像 平整性
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：V354;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 課題背景與意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 自助行李托運(yùn)系統(tǒng)研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 基于三維信息的分類(lèi)方法研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.3 航空行李分類(lèi)研究綜述15-16
• 1.3 課題研究?jī)?nèi)容16-17
• 第二章 航空行李三維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 航空行李樣本分類(lèi)及托運(yùn)規(guī)則分析17-20
• 2.1.2 航空行李先驗(yàn)知識(shí)表達(dá)20
• 2.1.3 航空行李特征提取20-21
• 2.2 航空行李三維信息采集及預(yù)處理21-28
• 2.2.1 基于激光測(cè)距傳感器的行李輪廓掃描22-24
• 2.2.2 基于Kinect的行李表面三維點(diǎn)云采集24-25
• 2.2.3 基于立體視覺(jué)的行李三維信息獲取25-27
• 2.2.4 三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理27-28
• 2.3 航空行李識(shí)別算法概述28-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第三章 基于點(diǎn)云分布特征的托盤(pán)檢測(cè)和航空行李識(shí)別算法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 主分量分析應(yīng)用31-32
• 3.2 行李托盤(pán)識(shí)別算法設(shè)計(jì)32-35
• 3.2.1 托盤(pán)模型建立32-34
• 3.2.2 托盤(pán)識(shí)別算法設(shè)計(jì)34-35
• 3.3 規(guī)則行李點(diǎn)云聚類(lèi)分析35-37
• 3.3.1 規(guī)則行李三維形態(tài)分析35-36
• 3.3.2 規(guī)則行李點(diǎn)云聚類(lèi)算法設(shè)計(jì)36-37
• 3.4 規(guī)則行李識(shí)別算法設(shè)計(jì)37-40
• 3.4.1 點(diǎn)云聚類(lèi)結(jié)果分析37-38
• 3.4.2 行李投影輪廓識(shí)別38-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第四章 基于網(wǎng)格聚類(lèi)的航空行李識(shí)別算法41-48
• 4.1 不規(guī)則行李三維形態(tài)分析41-42
• 4.1.1 不規(guī)則行李幾何結(jié)構(gòu)與定義41-42
• 4.1.2 不規(guī)則行李點(diǎn)云分析42
• 4.2 自適應(yīng)網(wǎng)格聚類(lèi)算法設(shè)計(jì)42-47
• 4.2.1 三維點(diǎn)云網(wǎng)格劃分及深度值歸一化43-45
• 4.2.2 網(wǎng)格自適應(yīng)聚類(lèi)45-46
• 4.2.3 網(wǎng)格聚類(lèi)結(jié)果擬合46-47
• 4.3 本章小結(jié)47-48
• 第五章 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析48-60
• 5.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)簡(jiǎn)介48-49
• 5.2 點(diǎn)云采集實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析49-50
• 5.3 航空行李點(diǎn)云分類(lèi)實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析50-57
• 5.4 航空行李表面尖銳物體檢測(cè)57-59
• 5.5 本章小結(jié)59-60
• 結(jié)論60-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 致謝65-66
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文66

  本文關(guān)鍵詞：基于三維形態(tài)分析的航空行李分類(lèi)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：298364