没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
首页铁路三维点云分割与分类识别算法研究
铁路三维点云分割与分类识别算法研究
需积分: 0 0 下载量 105 浏览量
更新于2024-08-05
收藏 1.74MB PDF 举报
"铁路场景三维点云分割与分类识别算法_郭保青1" 本文主要探讨了在铁路安全监测中,如何利用三维点云技术进行精确的异物侵入检测。铁路限界的保护对于高速铁路的安全运行至关重要,而通过三维点云的分割与分类识别能够实现这一目标,并且这种方法具有高度准确性和可视化优势。特别是在铁路的关键区域,如隧道口和站台,这种技术有广泛的应用潜力。 文章首先介绍了数据采集设备——一种配备了二维激光雷达的装置,该装置可以进行俯仰运动,从而获取铁路沿线的三维点云数据。在处理这些数据时,研究者面临的主要挑战是欧氏聚类分割和RANSAC(随机样本一致)分割可能导致的过分割和欠分割问题。为了解决这个问题,他们提出了基于法线方向一致性原则的区域生长分割算法。这种算法能更有效地划分点云区域,减少误分割的情况。 接下来,针对分割后的单一物体点云,研究者利用视点特征直方图(VFH)进行特征提取。VFH是一种描述三维点云形状的方法,它考虑了从不同视角观察物体时的特征变化。通过对不同物体的VFH进行建模,可以创建KD树(一种空间分割的数据结构),然后通过最近邻搜索方法来对单个物体点云进行分类识别。 实验结果显示,该算法在铁路场景典型物体的分类识别中,准确率超过了90%。这意味着,无论是铁轨上的障碍物,还是隧道口或站台附近的异常物体,都能被高效准确地识别出来,为高速铁路的安全提供了有力的技术支持。 这篇论文深入研究了铁路场景下的三维点云处理技术,包括点云分割和分类识别,为铁路安全监测提供了一种创新的解决方案。通过优化的分割算法和特征提取方法,实现了高精度的物体识别,这对于提升铁路系统的自动化监控水平,预防可能的安全事故具有重大意义。
资源详情
资源推荐
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86296419/bg1.jpg)
第
38
卷 第
9
期
2017
年
9
月
仪 器 仪 表 学 报
Chinese Journal of Scientific Instrument
Vol. 38 No. 9
Sep. 2017
收稿日期
: 2016-09 Received Date: 2016-09
*
基金项目
:
国家重点研发计划
( 2016YFB1200100 )
项目资助
铁路场景三维点云分割与分类识别算法
*
郭保青
1
,
余祖俊
1
,
张 楠
1
,
朱力强
1
,
高晨光
2
( 1.
北京交通大学机械与电子控制工程学院 北京
100044; 2.
北京控制工程研究所 北京
100190)
摘 要
:
铁路限界侵入检测对保障高速铁路安全具有重要意义
,
基于激光三维点云分割与分类识别的异物侵入检测具有准确
、
直观的优点
,
在诸如隧道口和站台的铁路重点区域监测中具有广泛应用前景
。
设计了一种带动二维激光雷达进行俯仰运动的
装置用于铁路三维点云的采集
,
基于法线方向一致性原则提出采用区域生长分割算法解决欧氏聚类分割和随机采样一致性
( RANSAC)
分割造成的过分割和欠分割问题
;
针对分割后的单物体点云
,
提出利用视点特征直方图
( VFH)
进行不同目标的三维
点云特征提取
,
基于不同物体
VFH
建立
KD
树
,
并利用最近点搜索方法完成单物体点云分类识别
。
铁路场景典型物体的分类
实验结果表明
,
本算法对铁路场景典型物体的分类识别准确率大于
90% 。
关键词
:
三维点云
;
区域生长
;
分割
;
视点特征直方图
;
分类识别
中图分类号
: U298 TH89
文献标识码
: A
国家标准学科分类代码
: 580. 80
3D point cloud segmentation,classification and recognition
algorithm of railway scene
Guo Baoqing
1
,Yu Zujun
1
,Zhang Nan
1
,Zhu Liqiang
1
,Gao Chenguang
2
( 1. School of Mechanical,Electronic and Control Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China;
2. Beijing Institute of Control Engineering,Beijing 100190,China)
Abstract: Railway clearance intrusion detection is critical to the safety of high-speed railway. The foreign object intrusion detection based
on 3D laser point cloud segmentation,classification and recognition has the merits of accuracy and intuition,and has broad application
prospects in the monitoring of railway key regions such as tunnel entrance and platform. In this paper,an equipment is designed,which
drives the 2D laser radar to implement pitching movement and acquires the 3D point cloud of railway scene. Based on the normal
consistency principle,the region growing segmentation algorithm is proposed to solve the over segmentation and under segmentation
problems caused by Euclidean cluster segmentation and RANSAC segmentation methods. Aiming at the segmented single object point
cloud,the Viewpoint Feature Histogram ( VFH) is used to extract the 3D point cloud features of different objects; then,based on the
VFHs of different objects k-dimensional ( KD) tree is built,and the closest point searching algorithm is adopted to achieve the
classification recognition of single object point cloud. The result of the classification experiment on the typical objects in railway scene
shows that the classification recognition accuracy of the proposed algorithm for the typical objects in railway scene is higher than 90% .
Keywords: 3D point cloud; region growing; segmentation; viewpoint feature histogram ( VFH) ; classification recognition
0
引 言
侵入铁路限界的物体严重影响运营安全
,
在车站站
台
、
咽喉区
、
隧道口
、
通道门等重点区域
,
识别侵入物体的
具体位置
、
大小和类别具有重要意义
。
以防护网为代表
的接触式检测方法无法获知物体的大小进而评估其危
害
,
非接触式检测中的视频分析方法会受到天气及光线
条件的影响
[1]
,
红外对射和二维激光检测方法只能获取
监测平面内的位置
,
无法获知物体的三维形状
[2]
。
三维
激光点云包含场景中目标的准确尺寸及相对位置关系
,
利用三维点云检测目标侵入潜力巨大
。
DOI:10.19650/j.cnki.cjsi.2017.09.002
下载后可阅读完整内容,剩余8页未读,立即下载
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/7db777a5ddee40a59ff6a236bc2d3459_weixin_35794520.jpg!1)
whph
- 粉丝: 25
- 资源: 305
上传资源 快速赚钱
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- Hadoop生态系统与MapReduce详解
- MDS系列三相整流桥模块技术规格与特性
- MFC编程:指针与句柄获取全面解析
- LM06:多模4G高速数据模块,支持GSM至TD-LTE
- 使用Gradle与Nexus构建私有仓库
- JAVA编程规范指南:命名规则与文件样式
- EMC VNX5500 存储系统日常维护指南
- 大数据驱动的互联网用户体验深度管理策略
- 改进型Booth算法:32位浮点阵列乘法器的高速设计与算法比较
- H3CNE网络认证重点知识整理
- Linux环境下MongoDB的详细安装教程
- 压缩文法的等价变换与多余规则删除
- BRMS入门指南:JBOSS安装与基础操作详解
- Win7环境下Android开发环境配置全攻略
- SHT10 C语言程序与LCD1602显示实例及精度校准
- 反垃圾邮件技术:现状与前景
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)