基于激光雷达三维距离像的车辆目标识别算法研究

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基于激光雷达三维距离像的车辆目标识别算法研究

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基于激光雷达三维距离像的车辆目标识别算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-20页
1.1 引言	第11-16页
1.1.1 基于激光雷达三维距离像的车辆目标识别的研究背景及意义	第11-13页
1.1.2 三维成像激光雷达及三维激光点云	第13-14页
1.1.3 基于三维激光点云的目标识别及其国内外进展	第14-16页
1.2 基于三维激光点云的车辆目标识别涉及的关键技术	第16-17页
1.2.1 点云数据的获取与转化技术	第16页
1.2.2 三维点云数据预处理技术	第16-17页
1.2.3 三维激光点云特征提取技术	第17页
1.3 课题研究任务及论文安排	第17-20页
1.3.1 课题研究任务	第17-18页
1.3.2 论文安排	第18-20页
第二章点云数据信息的获取与转化	第20-28页
2.1 引言	第20页
2.2 三维激光雷达扫描平台	第20-21页
2.3 与扫描平台通信的客户端控制系统	第21-24页
2.3.1 基于串口通信的转台控制系统	第22-23页
2.3.2 基于网络通信的雷达控制系统	第23-24页
2.4 三维点云坐标信息的获取与规范	第24-27页
2.4.1 雷达数据包的获取及解析	第24-26页
2.4.2 三维点云PCD文件	第26-27页
2.5 本章小结	第27-28页
第三章场景三维点云数据的预处理	第28-43页
3.1 引言	第28页
3.2 坐标系转换	第28-29页
3.3 背景点移除	第29-31页
3.3.1 基于雷达扫描特性的背景点移除方法	第30页
3.3.2 背景点移除效果	第30-31页
3.4 杂散点去除	第31-36页
3.4.1 杂散点产生的原因	第31-32页
3.4.2 基于体素的杂散点移除方案	第32-33页
3.4.3 基于密度的杂散点移除方案	第33-34页
3.4.4 基于统计分布的杂散点移除方案	第34-35页
3.4.5 三种杂散点移除算法对比分析	第35-36页
3.5 基于点云分割的单物体聚类	第36-41页
3.5.1 传统目标分割算法	第37页
3.5.2 基于欧式距离的欧式聚类算法	第37-38页
3.5.3 基于法向量的区域增长算法	第38-39页
3.5.4 两种算法的分割性能分析	第39-41页
3.6 本章小结	第41-43页
第四章复杂场景下的车辆目标识别	第43-65页
4.1 引言	第43页
4.2 车辆模型库点云数据集的扩充及建立	第43-46页
4.3 传统点云目标特征提取算法及特征模型库的构建	第46-50页
4.3.1 PFH算法	第46-47页
4.3.2 FPFH算法	第47-48页
4.3.3 VFH算法	第48-49页
4.3.4 ESF算法	第49-50页
4.4 待识别车辆目标的提取	第50-51页
4.5 基于传统特征提取算法的车辆目标在线识别	第51-53页
4.5.1 基于传统特征的识别方案	第51-52页
4.5.2 识别结果分析	第52-53页
4.6 基于IVFH-S的车辆目标识别	第53-63页
4.6.1 IVFH-S算法	第53-55页
4.6.2 基于K近邻的在线识别	第55-60页
4.6.3 识别结果分析	第60-63页
4.7 本章小结	第63-65页
第五章车辆识别软件设计	第65-70页
5.1 引言	第65页
5.2 车辆识别软件设计	第65-68页
5.3 本章小结	第68-70页
第六章总结与展望	第70-72页
6.1 论文主要工作及创新点	第70-71页
6.1.1 论文主要工作	第70-71页
6.1.2 创新点	第71页
6.2 工作展望	第71-72页
参考文献	第72-76页
致谢	第76-77页
攻读学位期间的学术成果目录	第77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。

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