机器学习在车载激光点云分类中的应用研究

点云信息分类提取与利用是车载移动测量系统的关键技术,提高车载激光点云分类的智能化已成为当代信息科学技术发展所面临的重要问题.从分析点云的特征入手,采用机器学习方法对车载激光点云的行道树提取进行了大量实验研究.首先,在点云原始特征的基础上,根据其局部几何特征及空间分布,构造了由三维空间位置、回波强度、颜色值、法向量、单位投影密度、残差及回波强度维度内的残差等17个特征值组成的点云高维特征向量,然后采用支持向量机和人工神经网络两种机器学习方法分别对行道树点云进行提取实验.实验中采用了粒子群优化算法对支持向量机进行参数寻优,采用所构造的由17个特征值构成的特征向量对点云进行机器学习,两种学习方法的行道树点云分类精度分别可以达到99.75%和99.25%.实验结果表明,采用机器学习的方法对于提高车载激光点云分类自动化程度和智能化水平具有重要意义和作用.     

自适应Harris角点提取的点云粗配准算法

针对传统3D-Harris角点提取算法中,Harris算子使用降维后的缺失几何信息、角点提取时响应值计算量大且耗时长、特征点对匹配精度不高以及需要手动设定角点响应阈值等问题,提出了一种完整而高效的Harris角点自适应特征描述、提取和匹配的点云粗配准算法。引入正交梯度算子对传统Harris算子和自相关函数进行改进;利用点云曲率约束实现角点的自适应筛选与提取,减少角点响应值的计算量;构建角点几何结构的特征描述子,结合阈值检测和描述子匹配,将角点匹配对集合进行扩展,从而完成源点云和目标点云之间粗配准;将所提算法得到的配准结果作为精配准初始值,利用迭代最近点算法实现精配准。与对比算法在公开数据集上进行实验比较,结果表明：所提算法的特征正确提取率为0.93,正确率最高;提取时间为7.63 s,效率最快;所提算法结合精配准步骤在实验数据集上的旋转误差、平移误差和运行时间均为最低,配准效果最佳。     

结合位置关系卷积与深度残差网络的三维点云识别与分割

针对现有点云识别与分割算法因忽视点的位置特征和局部几何特征关系而导致难以捕获具有鉴别力的局部几何信息的问题,提出基于位置关系深度残差神经网络的三维点云识别与分割算法。将原始点云嵌入到高维空间并获取其高维特征;将点云的高维特征输入位置关系卷积实现局部邻域内当前点特征与位置几何特征的信息交流,并通过深度残差模块强化提取到的深层语义特征,分层重复以上步骤可逐步得到点云的高级上下文语义特征;通过全连接层与解码器,得到点云的识别与分割结果。实验结果表明,所提算法在ModelNet40点云分类数据集的识别精度达到了93.9%,在ShapeNet Part点云部件语义分割数据集的平均交并比达到了86.0%。所提算法能够提取三维点云的关键特征信息,具有较好的三维点云识别与分割能力。     

基于形态学的散乱点云轮廓特征线提取

采用逆向工程领域切片技术和数学形态学方法提取点云的轮廓特征线.空间散乱点云密度高且无拓扑关系,通过切片分层可将空间点云转换为不同层的平面切片点云.借鉴图像处理方法,将切片点云转换成二值图像,使用形态学运算提取其轮廓像素,将轮廓像素转换为轮廓特征点并采用B样条曲线拟合成轮廓特征线.实验验证该方法可以得到高质量轮廓线,并可以有效地解决"多环"切片难以正确提取轮廓特征的问题.     

融合几何特征与全局关系的室内点云语义分割

为充分提取3D点云的深层特征以提高复杂室内点云场景的语义分割精度，提出一种结合局部特征和全局特征的室内点云语义分割网络GSFNet.在局部特征部分，加入几何特征信息，并设计几何与语义特征信息编码模块，以更好地捕获室内点云局部信息.对全局特征部分，在编码解码器结构中间层加入全局关系依赖模块，构建不同邻域对象之间的关系提取有效分割信息.使用斯坦福大规模室内数据集(S3DIS)进行实验验证，在测试数据集上测试的总体精度(OA)和平均交并比(mIoU)分别为87.2%和61.1%,实验结果表明，GSFNet对复杂室内环境有较好的语义分割效果.     

基于几何特征的点云配准算法

为了有效地解决不存在明确对应关系的点云配准问题,提出了一种基于点云几何特征的配准算法.首先以点云的曲率为联系特征,搜索配准点云的匹配对集合;然后利用邻域特征对各匹配对进行相似性度量,提取有效配准对,并引入刚体变换中向量几何性质剔除其错配对,生成点云初变换;最后采用ICP算法对点云初配结果进行优化,实现点云精确配准.仿真实验结果表明:该算法具有较高的配准精度,且配准时间较短,是一种可行的点云配准算法.     

装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取方法

提取建筑物线性特征时，由于未对采集到的建筑物点云数据预处理，导致最终提取的建筑物线性特征存在完整度差、提取正确率低的问题，对此，提出装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取方法。通过内设激光测距系统获取建筑物在三维向量的有效数据，采用非接触式几何支撑系统建立基于有效数据的空间向量模型，将该模型输入三维激光扫描仪的目标物体表面校正系统中，获取到建筑物的整体点云数据。利用Otsu目标检测法对获取的整体点云数据进行优化处理，采用改进IFFT算法建立基于优化数据的物像空间位姿表征模型，利用连续投影算法提取网格内部特征点并连接成线，完成建筑物点云数据线性特征的提取。实验结果表明，所提方法的装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取清晰度高、完整度好，且建筑物线性特征的提取正确率最高可达100%，说明该方法具有实用性。     

基于关键点特征匹配的点云配准方法

针对ICP配准算法对点云的初始位置要求高、处理低重叠率的点云配准能力低的问题,提出了一种基于关键点特征匹配的点云配准方法. 设计一种多尺度加权法向投影均值差的关键点提取算法,结合SHOT描述子对关键点进行特征描述,融合几何一致性以及RANSAC算法去除匹配过程中的误匹配点对,优化关键点之间的对应关系,通过奇异值分解计算刚体变换矩阵,完成点云粗配准,使用ICP进行精确配准. 实验表明,本文提出的关键点提取算法能有效提取点云表面特征变化明显的点,使用SHOT特征对关键点进行描述,能够快速、精确地完成点云数据配准,并且对于较低重叠率的点云,也具有较好的配准效果.      

基于车载激光点云的道路几何信息自动化提取

为了高效地进行道路设施信息采集与数字化建模，利用车载激光点云数据构建了一种自动化提取道路几何信息的方法框架。针对激光数据的无序性和冗余性，通过网格降采样和半径滤波精简点云规模、去除噪音点；通过栅格单元划分进行点云组织和索引，合理利用点云的空间局部性、缩减运算规模；利用道路要素在高程上的层次性与路面结构的连续性、光滑性，设计了高程滤波、基于主成分分析框架的局部法向量滤波、DBSCAN聚类等方法，实现从原始点云到路面点云的精确分割；利用采集车辆的行驶轨迹信息获取道路走向，利用其方向向量与法向量进行道路横截面的划分；切取横截面后投影至二维平面，并通过滑动窗口、最小二乘等算法提取道路宽度与平纵横参数。通过提取算法与人工测量的结果对比，在复杂街区和郊区公路两个实验数据集，点云分割准确性均超过87%，完整性均超过97%，提取质量均超过86%，几何信息的平均相对误差较小，说明算法具有良好的提取质量。有限算力条件下，两个数据集中点云处理时间分别是6.864与10.078 s/km，几何信息提取时间分别是1.732和0.843 s/km。提出的方法能够很好的兼顾提取效率与精度，在复杂街区和郊区公路环境下...     

双阈值法地面激光点云强度图像边缘提取

在扩展目标激光测距方程的基础上,根据扫描仪的辐射机制,分析了利用强度图像进行点云边缘提取的可行性及强度图像中非边缘点、边缘点及噪声点的八邻域特征.根据各类点的八邻域特征,提出了一种双阈值判别准则,用于提取强度图像中的非边缘点、边缘点与噪声点.根据判别结果:对非边缘点与噪声点进行中值滤波;对边缘点,其灰度值保持不变.最后利用Canny算子对滤波后的强度图像进行边缘提取,并通过实验对该方法进行了验证,对不同的双阈值选取结果进行了讨论分析.实验结果表明:利用原始激光强度图像可有效实现地面激光点云的边缘提取,双阈值法不仅能去除点云强度图像中的椒盐噪声,同时能保证边缘提取的精度.     

Banach空间中的端点与强端点

本文给出了Banach空间中的点是端点及强端点的充要条件,以及一个空间具RNP的条件．     

函数极值点与拐点的一种判别法

给出函数极值点与拐点的一种判别方法.在一定条件下,根据f(n)(x)在x0的某去心邻域U0-(x0)和U0+(x0)符号的异同,判断点x0是否曲线y=f(x)的极值点,或点(x0,f(x0))是否曲线y=f(x)的拐点,并说明了极值点与拐点的不重合性.     

基于Winsock技术实现点对点通信

通过W insock编程技术,实现了对基于TCP/IP协议的、面向连接的流方式套接字网络通信程序设计,阐述了在线点对点通信的技术支持,给出了利用VB中的W insock控件编写服务器端、客户端通信程序的基本思路.     

有机物熔沸点的变化

在比较有机同系物的熔点时,分子间的作用力不仅取决于分子的大小,而且还和分子的几何形状以及晶格中结点的空间排列有关.凡对称性高的分子必然紧密排列,导致分子间的作用力增大.不同有机物的同系列,其熔点的变化情况各有特点,除了饱和一元醇以外,都呈现出锯齿状变化;在同分异构体中,支化可以使熔点降低,但支化的同时如果分子对称性增加则熔点升高;分子内氢键的出现,则使熔点降低.     

度量空间中具有交换点的自映射的公共不动点

讨论了度量空间中具有交换点的自映射的公共不动点的存在性问题,并给出了映射对的公共不动点的存在唯一性的充分条件.     

32种点群

在固体物理教学中,学生们经常提出,为什么晶体分为7个晶系,14种布喇菲格子,32种点群,230种空间群.这些问题可以用群论的方法严格讨论.但对于本科学生来说,一般不具备这方面的知识,故不易理解.本文利用浅显方法,阐述了32种点群的有关问题.     

随机不动点指数和随机不动点定理

本文第一作者曾建立了随机拓扑度理论,以此为工具得到了一系列随机不动点定理,它们是一些著名不动点定理的随机化,并指出可以用完全相同的思想和方法建立随机不动点指数理论和一系列随机不动点定理.本文对此作详细的论述,是此项工作的继续.     

点对点数据通讯的技术与应用

本文介绍在两台计算机之间进行数据传递的几种简单而有效的方法     

关于两点拉伸型不动点定理的几点注记

本文通过对两点拉伸型问题的讨论，获得了一系列的不动点定理，改进了文「３」中的果。     

L-Fuzzy拓扑空间中的l-聚点和w-聚点

研究了L-Fuzzy拓扑空间中分别由刘应明、罗懋康和王国俊提出的两类具有代表性的聚点——“l-聚点”和“w-聚点”之间的内在联系．给出了使“l-聚点→w-聚点”或“w-聚点→l-聚点”这两个关系式分别成立的几个充分条件，并分别构造了使上述两个关系式不成立的反例。