包郵三維激光點云配準技術(shù)

作者：劉明哲李冬芬王濤李博

出版社：科學技術(shù)文獻出版社出版時間：2023-12-01

開本：其他頁數(shù)： 127

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版權(quán)信息
本書特色
內(nèi)容簡介
目錄
作者簡介

三維激光點云配準技術(shù) 版權(quán)信息

ISBN：9787523505175
條形碼：9787523505175 ; 978-7-5235-0517-5
裝幀：平裝-膠訂
冊數(shù)：暫無
重量：暫無
所屬分類：
計算機/網(wǎng)絡
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行業(yè)軟件及應用

三維激光點云配準技術(shù) 本書特色

本書基于點云的統(tǒng)計特，提出了基于核典型相關(guān)分析和基于柯西混合模型的兩種新型點云配準算法，并針對實際應用難點，提出了雙通道很擇模型，彌補單一算法泛化能差的缺陷，為點云配準的實際工程應用提供了新思路。

三維激光點云配準技術(shù) 內(nèi)容簡介

三維激光掃描作為一種可以直接獲取目標表面三維信息的傳感技術(shù)，在目標檢測、識別和重建等方面具有獨特的技術(shù)優(yōu)勢。將基于不同視角下激光掃描設備采集到的多組三維點云進行旋轉(zhuǎn)平移，把它們拼接為完整的三維點云模型，即三維點云配準技術(shù)。三維點云配準技術(shù)在計算機輔助技術(shù)、自動駕駛、城市建模、文物保護、醫(yī)療等領域應用廣泛。
點云配準作為點云處理中的一個舉足輕重的環(huán)節(jié)，已發(fā)展成為近年來的熱門研究領域，國內(nèi)外學者針對點云配準提出許多算法。然而，由于激光雷達、Kinect傳感器等現(xiàn)有掃描器件在獲取完整的物體表面信息時，掃描得到的點云數(shù)據(jù)量龐大；而且受掃描環(huán)境影響，點云數(shù)據(jù)通常含有大量噪聲；同時由于掃描視角、物體遮擋和設備型號等限制，使點云數(shù)據(jù)存在缺失及尺寸放縮等缺陷，導致現(xiàn)有配準方法配準效率低、精度差，無法滿足現(xiàn)實工程應用要求。
現(xiàn)有的三維點云配準算法大多是基于統(tǒng)計學提出的，包括獨立成分分析、高斯核函數(shù)、主成分分析等，算法性能參差不齊，且僅針對特定方向提高點云配準性能，無法滿足各領域的配準需求。如何提高點云配準精度與效率是目前亟待解決的問題。因此，本書針對點云配準算法在實際工程中的應用難點，以提高點云配準算法精度為出發(fā)點，基于經(jīng)典點云配準算法，圍繞點云配準算法中的關(guān)鍵技術(shù)問題開展相關(guān)研究工作。三維激光掃描作為一種可以直接獲取目標表面三維信息的傳感技術(shù)，在目標檢測、識別和重建等方面具有獨特的技術(shù)優(yōu)勢。將基于不同視角下激光掃描設備采集到的多組三維點云進行旋轉(zhuǎn)平移，把它們拼接為完整的三維點云模型，即三維點云配準技術(shù)。三維點云配準技術(shù)在計算機輔助技術(shù)、自動駕駛、城市建模、文物保護、醫(yī)療等領域應用廣泛。點云配準作為點云處理中的一個舉足輕重的環(huán)節(jié)，已發(fā)展成為近年來的熱門研究領域，國內(nèi)外學者針對點云配準提出許多算法。然而，由于激光雷達、Kinect傳感器等現(xiàn)有掃描器件在獲取完整的物體表面信息時，掃描得到的點云數(shù)據(jù)量龐大；而且受掃描環(huán)境影響，點云數(shù)據(jù)通常含有大量噪聲；同時由于掃描視角、物體遮擋和設備型號等限制，使點云數(shù)據(jù)存在缺失及尺寸放縮等缺陷，導致現(xiàn)有配準方法配準效率低、精度差，無法滿足現(xiàn)實工程應用要求。現(xiàn)有的三維點云配準算法大多是基于統(tǒng)計學提出的，包括獨立成分分析、高斯核函數(shù)、主成分分析等，算法性能參差不齊，且僅針對特定方向提高點云配準性能，無法滿足各領域的配準需求。如何提高點云配準精度與效率是目前亟待解決的問題。因此，本書針對點云配準算法在實際工程中的應用難點，以提高點云配準算法精度為出發(fā)點，基于經(jīng)典點云配準算法，圍繞點云配準算法中的關(guān)鍵技術(shù)問題開展相關(guān)研究工作。首先，基于數(shù)理統(tǒng)計相關(guān)性，提出了一種基于核典型相關(guān)分析的點云配準算法。該算法以統(tǒng)計學中對來自同一物體的多組變量計算相關(guān)性的方法為基礎，以*大化相關(guān)系數(shù)為目標，從而對點云剛性變換關(guān)系進行求解。采用FPFH算法在源點云中搜尋目標點云的對應點云，使得源點云幾何形態(tài)與目標點云盡量一致。采用核典型相關(guān)分析方法估算出源點云與目標點云的變換矩陣，并根據(jù)變換矩陣求解出旋轉(zhuǎn)矩陣，進而求解出平移向量。利用開源數(shù)據(jù)與現(xiàn)場掃描數(shù)據(jù)在不同條件下同幾種傳統(tǒng)算法的配準結(jié)果進行對比，分析了基于核典型相關(guān)分析的點云配準算法在多種條件下的優(yōu)點與缺陷。其次，基于點云數(shù)據(jù)的概率分布特性，提出了一種基于柯西混合模型的點云配準算法。該算法不考慮兩點云數(shù)據(jù)的對應屬性，只需要根據(jù)點云數(shù)據(jù)本身的概率分布對剛性變換的幾何關(guān)系進行求解。選用相同階數(shù)的柯西混合模型分別對源點云與目標點云數(shù)據(jù)的概率分布進行擬合，將剛性變換下的點云配準模型拓展為柯西混合模型。根據(jù)貝葉斯公式和琴生不等式構(gòu)造出極大似然函數(shù)，并采用期望*大化算法對混合模型中的各項參數(shù)進行更新直至收斂。利用*大權(quán)重對應模型的協(xié)方差矩陣求解旋轉(zhuǎn)矩陣，進而求解出平移向量，并根據(jù)對應模型的中心點估算出放縮比例。利用開源數(shù)據(jù)與現(xiàn)場掃描數(shù)據(jù)在不同條件下同幾種傳統(tǒng)算法的配準結(jié)果進行對比，分析了該算法的特點，驗證了該算法能有效地配準仿射情況下的點云，且具備良好的抗噪能力。再次，提出了基于多種群遺傳算法的點云數(shù)據(jù)配準。以基于遺傳算法的點云數(shù)據(jù)配準方法為指導，首先通過多種群遺傳算法將待配準點云數(shù)據(jù)進行分割，然后將分割得到的5組數(shù)據(jù)利用遺傳算法進行優(yōu)秀點集篩選，針對5組數(shù)據(jù)依據(jù)實驗經(jīng)驗設定每組數(shù)據(jù)的遺傳因子和移民算子值，*后將得到的5組優(yōu)秀點集集合成下一代精華點集并代入ICP算法進行點云配準。通過實驗證明了MPGAICP算法針對不同形變和點云數(shù)據(jù)條件下的配準魯棒性較好，針對不同情況的點云數(shù)據(jù)仍能有效地提升點云配準的精度。 *后，提出了雙通道*優(yōu)選擇模型DCOS，解決單一算法泛化性能弱的問題。通過求解2種單一點云配準算法的配準誤差，計算算法權(quán)重，構(gòu)建*優(yōu)模型。在二維剛性、三維剛性、三維非剛性等不同類型點云數(shù)據(jù)中，根據(jù)實際需求，選擇符合要求的算法，送入DCOS模型進行配準，并將其配準結(jié)果與單一點云配準算法比較。實驗結(jié)果表明，DCOS相較于所選任意2種單一算法的配準誤差均有所下降，證明了DCOS算法可以有效地提升點云配準精度，具有較強的魯棒性。本書基于點云的統(tǒng)計特性提出了基于核典型相關(guān)分析和基于柯西混合模型的2種新型點云配準算法，并基于多種群遺傳算法改進了經(jīng)典的點云配準算法，*后針對實際工程應用難點，提出了雙通道*優(yōu)選擇模型，彌補單一算法泛化性能差的缺陷，為點云配準的實際工程應用提供了新思路。本書由劉明哲主持撰寫，劉明哲負責第1章、第2章、第8章的撰寫，并對全書進行了校訂，李冬芬撰寫本書的第3章、第4章，王濤撰寫本書的第5章、第6章，李博撰寫本書的第7章。由于編者水平有限，盡管在撰寫中力求準確，但不足之處在所難免，有待改進和提高，敬請讀者批評指正。

三維激光點云配準技術(shù) 目錄

第1章緒論 1.1問題提出及意義 1.2點云配準研究現(xiàn)狀 1.2.1點云處理理論 1.2.2點云配準研究現(xiàn)狀 1.3點云配準研究內(nèi)容
第2章點云配準技術(shù)概述 2.1點云定義與數(shù)據(jù)類型 2.2點云數(shù)據(jù)配準 2.2.1點云數(shù)據(jù)粗配準 2.2.2點云數(shù)據(jù)精細配準 2.3點云誤差評價指標 2.4點云數(shù)據(jù)集 2.5本章小結(jié)
第3章點云配準經(jīng)典算法 3.1ICP配準算法原理 3.2改進的ICP配準算法 3.2.1GOICP算法 3.2.2ScaleICP算法 3.3基于統(tǒng)計學的點云配準算法 3.3.1PAC算法 3.3.2ICA算法 3.3.3CPD算法 3.3.4NDT算法 3.4本章小結(jié)
第4章基于核典型相關(guān)分析的點云配準算法 4.1CauchySchwarz不等式 4.2典型相關(guān)分析 4.3核典型相關(guān)分析 4.4基于核典型相關(guān)分析的點云配準 4.5實驗及結(jié)果分析 4.5.1經(jīng)典配準 4.5.2不同噪聲環(huán)境下的點云配準 4.5.3不同遮擋環(huán)境下的點云配準 4.5.4放縮配準 4.6實物掃描配準 4.7本章小結(jié)
第5章基于柯西混合模型的點云配準算法 5.1柯西分布 5.2柯西混合模型 5.3基于柯西混合模型的點云配準 5.4基于EM算法的參數(shù)估計 5.5實驗及結(jié)果分析 5.5.1無噪聲、無缺失環(huán)境下的點云配準 5.5.2有噪聲、無缺失環(huán)境下的點云配準 5.5.3數(shù)據(jù)缺失環(huán)境下的點云配準 5.5.4有噪聲、有缺失及放縮環(huán)境下的點云配準 5.6現(xiàn)場掃描數(shù)據(jù)配準 5.7本章小結(jié)
第6章基于ICP的點云配準改進算法 6.1基于遺傳算法的ICP配準方法 6.1.1遺傳算法基本原理 6.1.2基于遺傳算法的點云配準 6.1.3仿真分析 6.2基于多種群遺傳算法的ICP配準方法 6.2.1多種群遺傳算法基本原理 6.2.2基于多種群遺傳算法的ICP改進配準算法 6.2.3仿真分析 6.3實驗及結(jié)果分析 6.4本章小結(jié)
第7章基于雙通道*優(yōu)選擇的點云配準 7.1雙通道*優(yōu)選擇模型 7.1.1組合預測模型 7.1.2雙通道*優(yōu)選擇原理 7.2基于雙通道*優(yōu)選擇的點云配準方法 7.3實驗及結(jié)果分析 7.3.1雙通道模型選擇及實現(xiàn) 7.3.2實驗結(jié)果分析 7.4本章小結(jié)
第8章本書結(jié)論及趨勢展望 8.1本書結(jié)論 8.2趨勢展望
參考文獻

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三維激光點云配準技術(shù) 作者簡介

劉明哲，博士，教授，博士生導師，地質(zhì)災害防治與地質(zhì)環(huán)境保護重點實驗室研究人員。近年來主要從事數(shù)據(jù)科學、地球科學、人工智能、區(qū)塊鏈、控技術(shù)及儀器研發(fā)工作。主持自然科學基金重點類項目、面上項目等多個和省部級課題，參與多項科研項目包括973項目、杰出青年科學基金、自然科學基金重大科研儀器研制專項等。發(fā)表學術(shù)論文150余篇，授權(quán)發(fā)明專利40余件，獲得和省部級教學科研成果獎勵5項。李冬芬，博士（后），副教授，碩士生導師，美國西北大學訪問學者，全國首屆網(wǎng)絡安全獎獲得者，ACM Chengdu Chapter 博士論文獲得者，ACM Chengdu Chapter新星獎獲得者。主要從事智能信息處理、信息安全、移動互聯(lián)安全、量子密碼通信等方面的研究。主持自然科學基金面上項目和青年項目、中國博士后基金項目、四川省重點研發(fā)計劃項目、四川省科技計劃項目、廣東省信息安全重點實驗室開放項目等。近年來發(fā)表SCI學術(shù)論文30余篇，授權(quán)發(fā)明專利10余件，出版“十三五” 重點圖書兩部。

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