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高分辨率三维点云目标识别技术研究

摘要第10-12页
Abstract第12-13页
第一章 绪论第14-30页
    1.1 课题背景与研究意义第14-21页
        1.1.1 高分辨率三维激光扫描系统组成及工作原理第16-19页
        1.1.2 高分辨率三维点云数据特性第19-20页
        1.1.3 高分辨率三维点云数据信息提取面临的挑战第20-21页
    1.2 课题研究现状第21-27页
        1.2.1 三维点云局部结构提取描述第24页
        1.2.2 三维点云独立目标检测识别第24-25页
        1.2.3 三维点云连续目标检测识别第25-27页
    1.3 论文主要工作及成果第27-28页
    1.4 论文内容安排第28-30页
第二章 基于超体素邻域的三维点云局部结构提取第30-42页
    2.1 经典的三维点云空间结构描述第30-33页
        2.1.1 基于K-D树的空间结构描述第30-32页
        2.1.2 基于八叉树的空间结构描述第32-33页
    2.2 点云的超体素分割第33-36页
        2.2.1 邻域图构建第33-34页
        2.2.2 种子点选取第34-35页
        2.2.3 特征描述与距离度量第35页
        2.2.4 迭代聚类第35-36页
        2.2.5 超体素过分割算法特性分析第36页
    2.3 基于超体素邻域的点云局部结构描述第36-39页
        2.3.1 基于超体素邻域的三维局部结构提取第36-38页
        2.3.2 基于LBSS算子的三维局部结构判别能力评价第38-39页
    2.4 实验结果与分析第39-40页
    2.5 本章小结第40-42页
第三章 三维霍夫森林点云目标检测模型第42-61页
    3.1 引言第42-43页
    3.2 基于霍夫森林的目标检测模型第43-48页
        3.2.1 霍夫森林模型的训练第43-45页
        3.2.2 基于霍夫森林的目标检测第45-46页
        3.2.3 霍夫森林模型旋转不变性分析第46-47页
        3.2.4 霍夫森林模型的优缺点分析第47-48页
    3.3 基于距离加权旋转投票霍夫森林的点云目标检测第48-54页
        3.3.1 三维点云局部结构提取与描述第49-50页
        3.3.2 三维霍夫森林模型的训练第50-52页
        3.3.3 三维霍夫森林模型的检测第52-54页
    3.4 实验结果与分析第54-60页
        3.4.1 实验数据第54-55页
        3.4.2 不同目标检测算法对比分析第55-58页
        3.4.3 本章算法参数敏感性分析第58-60页
    3.5 本章小结第60-61页
第四章 融合超体素与霍夫森林的点云目标检测模型第61-76页
    4.1 引言第61页
    4.2 结合超体素邻域和局部参考框架的三维局部结构描述第61-64页
        4.2.1 局部参考框架第62-63页
        4.2.2 三维局部结构描述第63-64页
    4.3 融合超体素与霍夫森林模型三维点云目标检测第64-66页
        4.3.1 融合超体素的三维霍夫森林模型的训练第64-65页
        4.3.2 融合超体素的三维霍夫森林模型的目标检测第65-66页
    4.4 实验结果与分析第66-75页
        4.4.1 不同目标检测算法对比分析第67-70页
        4.4.2 本章算法参数敏感性分析第70-75页
    4.5 本章小结第75-76页
第五章 基于局部法向显著性的道路边界检测第76-93页
    5.1 引言第76页
    5.2 显著性研究现状第76-79页
        5.2.1 显著性定义第76-77页
        5.2.2 显著性模型研究现状第77-79页
    5.3 基于局部法向显著性的高分辨率点云道路边界检测第79-89页
        5.3.1 基于轨迹线的局部道路块提取第80-82页
        5.3.2 点云显著性图构建与显著性点提取第82-84页
        5.3.3 基于空间分布信息的路边石提取第84-85页
        5.3.4 基于PCA投影的路边石最低点提取第85-88页
        5.3.5 路边石最低点融合与道路边界拟合第88-89页
    5.4 实验结果与分析第89-92页
    5.5 本章小结第92-93页
第六章 结论与展望第93-95页
    6.1 全文总结第93-94页
    6.2 研究展望第94-95页
致谢第95-96页
参考文献第96-110页
作者在学期间取得的学术成果第110-112页
作者在学期间参与的科研项目第112页

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