仪
器
仪
表
学
报
38
9
期
Vol. 38 No. 9
Sep. 2017
第
卷
第
Chinese Journal of Scientific Instrument
2017
9
月
年
*
铁路场景三维点云分割与分类识别算法
1
1
1
1
2
,
郭保青 余祖俊
,
张
, ,
楠 朱力强 高晨光
( 1.
100044; 2.
100190)
北京交通大学机械与电子控制工程学院 北京
北京控制工程研究所 北京
: ,
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
、
摘
, 。
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) ; , ( VFH)
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
进行不同目标的三维
,
点云特征提取 基于不同物体
VFH KD , 。
建立 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
: U298 TH89
: A
: 580. 80
国家标准学科分类代码
中图分类号
文献标识码
3D point cloud segmentation,classification and recognition
algorithm of railway scene
1
1
1
1
2
Guo Baoqing ,Yu Zujun ,Zhang Nan ,Zhu Liqiang ,Gao Chenguang
( 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
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
0
引
言
[1]
,
条件的影响
监测平面内的位置 无法获知物体的三维形状
,
激光点云包含场景中目标的准确尺寸及相对位置关系
红外对射和二维激光检测方法只能获取
[2]
,
侵入铁路限界的物体严重影响运营安全 在车站站
,
。
三维
、 、 、 ,
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
。
利用三维点云检测目标侵入潜力巨大
: 2016-09
Received Date: 2016-09
( 2016YFB1200100)
收稿日期
*
:
基金项目 国家重点研发计划
项目资助
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