發(fā)布時間：2020-04-23 01:36

【摘要】：激光雷達(dá)是一種主動發(fā)射激光束去探測目標(biāo)位置、方向、姿態(tài)并通過目標(biāo)反射回來的回波接收信息的雷達(dá)系統(tǒng),因其接收的數(shù)據(jù)具有密度大,數(shù)據(jù)多且散亂特點,所以稱之為點云數(shù)據(jù)。點云數(shù)據(jù)可用于城市場景重建,無人駕駛,環(huán)境檢測等。由于點云數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化且無序的特性,目前基于激光雷達(dá)點云識別的大多數(shù)方法都是使用手工提取特征,該方法消耗大量成本而且難以提取到高級信息。為了解決上述出現(xiàn)的問題,本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的激光雷達(dá)點云多目標(biāo)地物智能識別方法。本文首先將無人機激光雷達(dá)采集的全國各地的點云數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強處理,再利用點云空間位置信息將整個點云場景進(jìn)行區(qū)域分割,將點云場景劃分成一個個體素,并通過設(shè)置體素個數(shù)閾值參數(shù)和統(tǒng)計體素中各類型點數(shù)分布來完成本文數(shù)據(jù)集的構(gòu)建以及相應(yīng)體素的標(biāo)簽。接著本文提出一種級聯(lián)分類的方法,通過三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和鄰域算法模型的級聯(lián)對每一個訓(xùn)練集進(jìn)行特征學(xué)習(xí),交叉驗證,以及識別,并對識別結(jié)果進(jìn)行了詳細(xì)的分析。最后,本實驗利用不同地點和不同密度的室外點云對該級聯(lián)模型進(jìn)行測試和優(yōu)化。實驗結(jié)果表明本文提出的方法具有比較高的準(zhǔn)確性和效率。
【圖文】：

第二章 相關(guān)基礎(chǔ)知識第二章 相關(guān)基礎(chǔ)知識2.1 相關(guān)點云數(shù)據(jù)處理算法本小節(jié)主要介紹一些重要的傳統(tǒng)點云數(shù)據(jù)處理、識別方法，如：濾波，分割，分類等。2.1.1 點云濾波點云濾波，顧名思義，，就是濾掉噪聲。原始采集的點云數(shù)據(jù)往往包含大量散列點、雜波點，比如圖 2-1 為濾波前后的點云效果對比，左圖為原始點云數(shù)據(jù)，右圖為濾波后的點云數(shù)據(jù)。

圖 2-2 KD 樹空間劃分示意圖的構(gòu)建實際就是一個遞歸的過程，反復(fù)執(zhí)行劃分操作，直到空據(jù)點。最后生成的 KD 樹如圖 2-3 所示，(7,2)(5,4) (9,3) (4,7) (8,1)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP18;TN958.98

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2637208