本文關(guān)鍵詞：鐵路場(chǎng)景下三維點(diǎn)云識(shí)別與分類算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著高速鐵路的建設(shè)與發(fā)展,鐵路運(yùn)輸以其距離長(zhǎng)、速度快、載運(yùn)能力強(qiáng)的特點(diǎn),成為了我國(guó)不可或缺的基礎(chǔ)交通工具,鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩絹碓绞苤匾�。突發(fā)的自然災(zāi)害、橫穿或滯留鐵軌的行人、搶越道口的車輛、侵入鐵路限界的異物,都嚴(yán)重威脅鐵路運(yùn)輸安全。本文研究了鐵路場(chǎng)景下三維點(diǎn)云識(shí)別與分類算法,克服了目前只利用二維圖像識(shí)別鐵路場(chǎng)景帶來的不足,對(duì)保障鐵路運(yùn)輸安全有重要的實(shí)際意義。論文提出了三維點(diǎn)云識(shí)別與分類方案,包括點(diǎn)云獲取、點(diǎn)云分割、點(diǎn)云分類與識(shí)別三部分。首先設(shè)計(jì)了基于二維激光雷達(dá)的三維點(diǎn)云獲取方法,通過數(shù)字舵機(jī)帶動(dòng)二維激光雷達(dá)的俯仰實(shí)現(xiàn)三維點(diǎn)云的獲取,通過控制雷達(dá)水平掃描角度范圍和舵機(jī)俯仰角度范圍,可以實(shí)現(xiàn)不同區(qū)域范圍的三維點(diǎn)云掃描,還可以通過設(shè)置掃描間隔獲取不同密度的三維點(diǎn)云。針對(duì)獲取到的三維點(diǎn)云,利用直通濾波去除用戶設(shè)定范圍之外的點(diǎn),利用統(tǒng)計(jì)離群點(diǎn)濾波去除點(diǎn)云中稀疏的噪聲點(diǎn),通過這二級(jí)濾波改善點(diǎn)云質(zhì)量。針對(duì)濾波后的點(diǎn)云數(shù)據(jù),通過不同分割算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比,選用基于區(qū)域生長(zhǎng)的分割算法實(shí)現(xiàn)三維點(diǎn)云的有效分割,形成單物體點(diǎn)云聚類。由于相同物體的三維點(diǎn)云具有相似的視點(diǎn)特征直方圖VFH (Viewpoint Feature Histogram)特征,通過建立不同物體的VFH特征庫,進(jìn)而利用kd-tree及最近鄰分類算法搜索出特征庫中與待識(shí)別點(diǎn)云匹配的特征,從而實(shí)現(xiàn)待識(shí)別點(diǎn)云的分類與識(shí)別。鐵路場(chǎng)景現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)表明本論文設(shè)計(jì)的三維點(diǎn)云獲取、分割與識(shí)別分類算法能夠準(zhǔn)確檢測(cè)侵入鐵路限界的異物,具有較好的實(shí)用性。
【關(guān)鍵詞】：三維點(diǎn)云 點(diǎn)云分割 VFH特征 識(shí)別與分類算法
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-20
• 1.1 選題背景與意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-17
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3 本論文的研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排17-20
• 2 三維點(diǎn)云識(shí)別與分類方案設(shè)計(jì)20-26
• 2.1 研究方案設(shè)計(jì)20-22
• 2.2 三維點(diǎn)云采集系統(tǒng)22-24
• 2.3 點(diǎn)云預(yù)處理及分割24
• 2.4 點(diǎn)云特征描述及識(shí)別分類24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 3 三維點(diǎn)云采集系統(tǒng)26-40
• 3.1 三維點(diǎn)云獲取研究現(xiàn)狀26-27
• 3.2 三維點(diǎn)云采集硬件設(shè)計(jì)27-31
• 3.2.1 UTM30-LX激光雷達(dá)27-29
• 3.2.2 RX-28數(shù)字舵機(jī)29-30
• 3.2.3 帶動(dòng)雷達(dá)俯仰的機(jī)械裝置30-31
• 3.3 三維點(diǎn)云采集軟件設(shè)計(jì)31-33
• 3.4 三維點(diǎn)云采集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析33-38
• 3.5 本章小結(jié)38-40
• 4 三維點(diǎn)云預(yù)處理及分割40-52
• 4.1 三維點(diǎn)云預(yù)處理40-43
• 4.1.1 直通濾波40-41
• 4.1.2 統(tǒng)計(jì)離群點(diǎn)濾波41-43
• 4.2 三維點(diǎn)云分割算法43-50
• 4.2.1 基于歐氏聚類提取的分割算法44-45
• 4.2.2 基于隨機(jī)采樣一致性(RANSAC)的分割算法45
• 4.2.3 基于區(qū)域生長(zhǎng)的分割算法45-47
• 4.2.4 三維點(diǎn)云分割算法的實(shí)驗(yàn)及分析47-50
• 4.3 本章小結(jié)50-52
• 5 三維點(diǎn)云特征描述及識(shí)別分類52-68
• 5.1 三維點(diǎn)云特征描述52-60
• 5.1.1 VFH視點(diǎn)特征直方圖52-54
• 5.1.2 VFH特征描述符的實(shí)驗(yàn)及分析54-60
• 5.2 三維點(diǎn)云特征的模型數(shù)據(jù)庫建立60-64
• 5.2.1 kd-tree構(gòu)建算法60-62
• 5.2.2 kd-tree最近鄰查找算法62-64
• 5.3 三維點(diǎn)云的識(shí)別與分類實(shí)驗(yàn)及分析64-67
• 5.4 本章小結(jié)67-68
• 6 總結(jié)與展望68-70
• 6.1 工作總結(jié)68
• 6.2 未來展望68-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果74-78
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集78

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  本文關(guān)鍵詞：鐵路場(chǎng)景下三維點(diǎn)云識(shí)別與分類算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：312609