getusushu的博客

因此本文模型以激光雷达检测结果 为基础，融合图像检测结果，进一步降低白天的漏报率和误报率，但由于激光雷达 本身检测灵敏，误报率相对较高，图像在白天检测时误报率较低，因此，融合模型 对白天图像检测的误报率并未显著降低。从表6-4可知，与单一激光雷达检测相比，对于漏报率，本文融合方法在白天 检测时降低了2%，夜晚效果未有显著提升，对于误报率，本文融合方法白天和夜 晚检测时均降低了2%，可见融合方法可以降低单一激光雷达检测时的漏报率与误 报率，在白天时检测效果更佳。

单一传感器的原始数据各有优缺点，图像数据拥有丰富的纹理信息和较低的 数据处理成本，但是容易受光照影响；激光雷达三维点云数据精度高，不受光线影 响，但数据较为稀疏，纹理信息相对较少，后期数据处理成本较高。因此，多传感 器融合方法越来越受关注，结合图像和点云数据的多传感目标检测算法被广泛提 出，以克服各个单一传感器的局限性，互相补充，提升感知的完整性、准确性和可 靠性。

深入分析研究现状发现，目前国内外在高铁周界入侵监测领域已经有一定的 研究成果，出现了多种监测技术，各技术均有一定发展，特别是基于图像识别的方 法在近年来已经成为高铁周界入侵监测领域的主要发展方向。雷达在高铁周界入 侵监测领域研究较少，正在不断探索雷达在高铁周界入侵监测领域的适用性，研究 处于起步阶段。为进一步提高周界入侵的监测效果，探索多种传感器融合的监测方 法。图像与雷达融合的方法在无人车领域已经有比较成熟的应用，但是在高铁周界 入侵领域研究成果非常单薄。

直通滤波后的工件点 云数据量也非常庞大，工件1的点云数量达到了897757，工件2的点云数量达到了 930253，这对后续的配准和缺陷检测都带来了很大的影响，为了提高后续算法处理的效 率，对工件的上表面点云数据进行体素滤波降采样，降采样后的点云如图5-7所示。如图5-24所示，是工件1的上表面产生了划痕的实物图，首先将其通过直通滤波 滤除掉噪声点和底部平面，得到如图5-25所示的点云图，再对保留的上表面点云数据进 行降采样，得到如图5-26所示的点云数据。陷分类过程见下表5-1。

近年来，随着制造业和工业自动化的发展，工件测量和缺陷检测成为了工业生产过 程中的关键环节。工件测量可以对制造出的产品进行规格检测[ 1]，以确保产品符合标准， 提高产品的质量和可靠性；缺陷检测则可以及早发现产品中的缺陷，避免将有缺陷的产 品投入市场，减少质量问题带来的经济损失[ 2]。因此，工件测量和缺陷检测技术的发展 对于提高产品质量、降低生产成本、增强企业竞争力具有非常重要的意义[ 3]。

本项目旨在实现基于动态图卷积的点云法向估计。动态图卷积是一种图神经网络方法，能够自适应地构建图结构，这对于处理不规则的点云数据特别有用。通过动态图卷积，我们可以更有效地学习点云的局部结构，从而提高法向估计的准确性。

近年来伴随着自动驾驶技术的逐渐兴起，3D数据采集和重建技术也日趋发展。所谓三维数据采集，是指利用一系列传感器或测量装置对待测三维物体进行数据采集。由于其采集的数据往往具有信息量大、现场工作时间短、可以通过计算机分析以及获取精确度高的优点，对于3D数据采集所得到的数据的处理越来越多的得到人们的重视。点云数据是直接的3D信息表示，其在数学表达上面十分简洁，如何更快更准确的对其中所蕴含的空间特征信息进行分析和处理成为目前广大学者致力研究的工作重点。

和体积小的优势使得其成为无人机以及其他移动装置的最佳选择，并被广泛应用于工业之中。描电力设备，所以只有把每一次扫描后得到的点云数据配准拼接起来才可以构成完整的。点云模型，点云配准便是构造完整点云模型的关键一步。取的数据是一系列离散的不规则的三维坐标数据点，激光雷达的坐标系如下图所示。因此若想要获得较为完整准确的点云模型，需要选择合适的点云数据扫描方法并对。在点云模型的构建过程中，因为激光雷达扫描仪的扫描距离有限，需要多次连续扫。因相邻变电设备点云采集帧中存在数据重叠，故需要对点云数据进行配准和拼接，

协助运维人员对设备状态做出更加精确的判断。人员的实践经验要求较高，且处理中容易出现遗漏的现象，需要进行二次复核，难以达。其仅可展示二维数据，无景物深度信息的特质也导致无法反映具体的设备故障位置，这。中，三维激光扫描技术的不接触性使得运维人员规避了日常监测中面临的危险，且依然。可获取大量的点云数据，这为构建用电设备的架构和保障检修人员的工作安全，起到很。性，在提供了更强分析能力的同时，也可以协助运维人员对设备状态做出更加精确的判。红外图像与点云模型结合起来，使其高度适用于电力设备，这对改善运维人员的检修环。

定义 PointNet 网络layers = [reluLayer,reluLayer,reluLayer,% 创建网络```**说明**:- 网络结构包括多个全连接层、ReLU 激活函数、Batch Normalization 和 Max Pooling。- 使用 Adam 优化器，学习率为 0.001，批量大小为 32。---#### 3.3 训练与评估```matlab% 训练网络% 评估模型。

泊松曲面重建技术是一种非常有效的点云隐式曲面重建方法，它可以有效地处理噪 声数据，而且无需进行复杂的拼接处理，从而获得更加光滑、流畅的曲面。尽管泊松曲 面重建可以在保持局部细节完整性的同时实现复杂的结构的三维重建，但是它对环境产 生的一些噪声与异常点的处理，会导致泊松方程的指示函数计算出现严重的偏差，从而 影响曲面的光滑度和完整性。因此,在使用泊松曲面重建时需要特别注意处理点云噪声和 异常点的问题，接下来对传统泊松重建算法进行改进，以避免生成的曲面产生不光滑和 孔洞现象。

随着城市化进程的快速推动，中国的高速铁路和城市轨道交通基础设施的数量在以 前所未有的速度增长。众多具有高隧道线比的高速铁路已经出现，地铁占城市轨道交通 的近80%。隧道数量的增加使得隧道的监测、维护和改造也变得越来越重要。隧道工程 因为其特殊的建造过程以及线路里程长等特点，对施工和运营中的维护提出了很高的质 量要求。当前，截至2021年末，中国661个城市中有82座城市建设了城市道路隧道， 合计406座[ 1,2]。目前尚未有文献资料较为系统地梳理中国城市建成区的隧道建设情况。

因此为了提高网络的识别性能，受到[ 10,259,266]的鼓舞，本文计算提取各个三 维坐标点的深度信息，法线的方位角和俯仰角作为新的三维人脸表征。同时使 用网格拟合算法将这三种几何信息插值生成至二维图像的三通道里（如图5-3(b) 所示）。具体的说，首先通过前述步骤将不同姿态的三维人脸对齐到基准坐标空。

88]指出三维成像系统的标定是投影 光栅系统的关键，最终重建的三维形貌质量受系统标定的准确性影响。后者是将物体 表面点上的相位值当作立体匹配中的同名点，相位差/相位值并不直接参与高度 值的计算，本身是作为多目相机之间寻找像素点对应关系的媒介。综上所述，相高模型主要关注的是相位/相位差与高度的函数关系，通常不 考虑与水平坐标之间的关系，虽然有相关研究[ 96]提出了一些相位到三维转变的 相高模型，但无疑增加了标定的复杂度。因此基于三 角立体模型的三维成像系统标定包括相机模组的标定和投影模组的标定。

随着信息技术的发展，依据生物个体特征的身份检测及鉴别技术受到越来 越多的关注和研究，相关研究成果也正向地推动了国家社会的发展。目前已提 出多种生物特征识别技术，但都存在一些不可避免的缺陷。目前常用的有：指 纹识别速度快、可靠性高，但指纹容易受到污染；虹膜识别精度高、难以复制 修改，但其使用成本高；静脉识别安全等级高、抗干扰性好，但手部静脉存在 随年龄及生理改变而改变的可能性；声纹识别获取方便、采集设备成本低，但 易受环境干扰；笔迹识别容易被接受，但受访者主观上能够刻意改变所写字 形；

在该部分我们提出了一种基于密度的特征表示方法，用于从体素数据中学习特 征。为了方便点云特殊形式的处理，根据体素密度的特点设计了三维卷积网络。应 用特定的模块来提高性能。通过实验对比可以看出模块的有效性。部分研究人员[31]将MVCNN网络与VoxNet网络进行了比较，指出网络在处理 体素数据时发生过拟合，这是由于全连接层中参数过多造成的。因此，他们提出采 用使用辅助训练器的方法来缓解过拟合，同时在我们的模型中也采用了这一策略。

自从AlexNet[1]在图像分类方面取得了巨大的进展后，几乎全面超越了计算 机视觉中所有领域的传统方法，因此人们提出了广泛的研究，卷积神经网络也在 图像领域不断的得到改善，达到了如今的普及程度。虽然深度学习的深层次的原 理尚不明确，但由于所提出的模型相比于传统方法具有突出的性能，因此得到了 有效的应用。在图像处理领域，卷积是二维特征提取的主要和主导技术。虽然已 经提出了其他有效的操作，但它们可以被视为卷积的扩展[2]。迄今为止，已经提 出了各种性能较强的网络，卷积是这些模型中不可替代的基本单元。

点云分割是将点云数据中空间上相近的点按照一定的规则划分到不同的子 集的过程。分割结果的质量对后续点云分类、识别等操作有着极大的影响。为了 能够对点云数据进行高质量高效率的分割，本文在现有算法的基础上进行改进， 提出了一种基于超体素类型和区域生长的点云分割算法，提高了点云分割的速度 和质量。如图3.1所示，算法整体分为四个部分：首先是输入层，算法使用原始点云数据作为输入，仅利用点的空间坐标计算 出几何特征进行分割，而无需使用颜色信息和反射强度等额外属性。为了获得能够保持物体边界的超体素，并且提高算法的效率

点云在数据形态上是一组离散的多维数据集，它能有效地描述三维物体的形 状、尺寸和位置。点云数据除具有三维坐标之外，根据获取原理的不同还可能包 含颜色、光照强度和时间等信息[1]。与二维图像相比，三维点云有着较强的空间 表示能力，能够更好地表示物体的空间位置以及形状等信息，因此被广泛的应用 于无人驾驶[2]、三维重建[3]、虚拟现实[4]和遥感监测[5]等领域。但是，由于点云数据 是离散分布的，并不像二维图像一样具有纹理信息和规则的拓扑排列[6]，所以对 点云数据的处理是更加复杂和更具挑战的。

随着数字城市和智慧城市建设的快速推进，三维城市信息已成为当今研究的热点。建 筑物作为城市区域的主要部分，其三维信息在城市规划和管理、虚拟城市旅游、城市灾害 变化检测[1-2]等领域有着越来越重要的应用，如何准确、精细获得全面建筑物的三维数据 并且利用采集的数据进行建筑物精细化重建是高质量城市信息化的关键。高分辨率、高质量的全面建筑物三维信息是建筑物精细化重建的基础，传统的建筑物 三维建模是通过人工地面测绘获得，软件对操作人员的能力要求高，自动化程度低，无法 获得建筑物的屋顶数据；

在获取点云数据时，由于受到外界干扰如视线遮挡，障碍物等因素的影响，点云数据中存在着一些距离主题点云较远的离散点，即离散群点。如下图所示：由于设备采集或者障碍物遮挡等问题或导致在三维空间中出现零星的点集。

以上两个目标集合可以抽象成二分图，且视觉目标和点云目标的差异程度可以用作匹配的权值，将两个集合的目标匹配问题转化为二分图的最优匹配，本文。采集时间进行同步，这样能够保证融合节点读取的传感器信息是来自同一时刻的。因此在丢失相机探测数据的情况下，依然能够输出激光雷达的检测结果，对两个传感器的感知信息进行融合，提高融合检测和测距的精度，同时实现连续。感器探测到的目标列表不完全一致，需要根据两两之间的相关性，判断是否属于。同一目标的探测数据。需要根据目标跟踪算法预测当前帧的目标信息，结合当前帧的目标检测结果判断。

失值越低，模型的性能越好。根据不同模型的特点，往往需要设计不同的损失项，标，我们也同样在这个新的评价标准上对比我们的方法和现阶段性能最佳的方法。界框逐渐向真实边界框靠拢，获得最理想的检测框位置，准确的检测框位置是单。标的横向距离，另外动态情况下相机的姿态信息是变化的，因此本文提出了基于。安装的环境要求，并且充分考虑相机的姿态，减小了由相机姿态导致的误差，并。在车辆静止情况下，加速度计通过固定的重力加速度，获取的三轴加。的障碍物，并分别用上述三种测距方法进行纵向和横向距离的测量，试验结果如。

based 方法对点云中每个点的特征信息进行提取，检测的准确率高，但由于点云。次，激光雷达获取的点云数据是稀疏且无序的，而相机获取的是有序且稠密数据。中提到，要加快推进中国智能汽车发展，推进智能汽车新技术的研究，抢占智能。的发展有助于减少交通事故的发生，降低汽车带来的环境污染，同时能够缓解交。定的驾驶目的，同时在满足安全、舒适等情况下，对车辆下一步的行动作出决策。其中，相机由于其感知信息的稠密性，能够提供丰富的。能驾驶中有着优异的表现。融合各个传感器的有效感知信息，优势互补，也能解决单一传感器的应用缺陷。

值滤波直接进行取均值运算，高斯滤波是求取模板中选定部分像素点的加权平均值，取。结构规则，而非道路区域纹理特征丰富，结构不规则，二者对比明显。系在一起，形成三维特征，并运用于邻域像素点与聚类中心的距离相似度估算过程中，道路分割时，能更好的应对气候、光照变化、路面阴影遮挡等外部干扰，适用面更广，道路分割时，对于高差变化频繁、高差变化大的路面具有更高效的识别效率，更好的抗。在一般意义上，把图形在微观上的不规则特征和在宏观上具有规律性的特征统称为。分析可知，均值滤波方法会造成边缘模糊，高斯滤波能够消除高斯噪声，

非结构化道路周围环境复杂多变，路面状况参差不齐，容易受到雨雪等极端天气的影响，并且树木、草地等背景也会导致道路识别不易。路面很不规则，等级较低，且没有明显的标志线，很难用一个或几个通用的模型来表示，方法，首先对图像进行分块处理，然后根据道路边缘颜色和灰度的均匀性和相似性特征，改革开放后，我国的汽车制造行业也蓬勃发展，根据官方数据显示，境污染、能源危机等，其中，交通事故的影响最为严峻。引起事故的因素多种多样，包。导致的遇难者数量，同时还能够挽回巨大的经济财产损失，这也是近年来自动驾驶车辆。

影响，因此，需要进一步对特征提取结果进行处理，以获取最能表达整个点云模型的特。采用规则点云的线性延长算法对杂乱点云进行线性延长，存在诸多的不足之处。地方出现点云不连续的情况，而在这些不连续处的点云分布较为杂乱，存在着锯齿状、因此，本文在特征线提取过程中，对特征点进行连接并适当地延长，云模型中大部分特征线，其中包括物体的尖锐特征，如桌子边缘、场景的边界、画框中。也包括了一些曲面的特征，如椅子的扶手，窗帘的凹凸特征等。内的近邻点大致相同，邻域内点的特征描述符与特征区域的特征描述符基本相似，提。

几何特征点（包括凹、凸和表面边界），对其进行后处理，得到细化后的特征点；的凹、凸和表面边界特征，通过特征点细化以及特征线拟合得到结构化的几何特征线。高的点云采样质量，并且在处理海量的点云数据时，较高的计算成本也是局限性之一。进行叠加，根据叠加的数量和叠加结果来判断边界点，该方法适用于均匀分布的点云。为主，所以采用基于平面拟合的方法来对建筑物表面进行特征线提取也是较好的选择。在此基础上阐述了两种经典的点云特征提取方法，对每一类的原理进行了解释，分布均匀，但是处于边缘部分的点，分布较散，密度不一。

攻击方法攻击分类网络后，根据分类网络的各项指标变化来判断攻击性能优劣，为此，此外，在评测的过程中，计算了每种攻击方法生成对抗样本的时间，可以近一步分析不。该模块提供了易于使用的点云对抗攻击界面，用户可以根据自己的需求。每种攻击方法都设置了可调整的参数，如点删除攻击中可设置点删除的数量；查看不同分类器识别对抗点云的识别结果，由此分析攻击算法的可迁移性。网络的各项指标、攻击算法生成对抗样本时间和攻击后各个类别的识别准确率折线图，算法，然后攻击指定分类器生成对抗点云，接着可以切换不同的分类模型对已生成的对。

了变化，但是点云的形状并未发生变化，这就点云的无序性，也称作点云的置换不变性。外的数据处理，而这些处理会给计算机带来较大的计算负担，尤其是在实时性要求高的。点云数据是物体表面的一系列三维坐标点的集合，不仅仅可以包含点的坐标信。息，同时也可以包含点的反射强度、颜色、法向量等。理与理解的深度神经网络，研究者同样可以利用深度神经网络实现对点云的分类、目标。度学习模型的脆弱性成为了它在现实世界中部署的障碍，特别是在自动驾驶、人脸识别。先，通过对深度神经网络模型的攻击，可以分析模型存在的脆弱性和安全性问题，即只。

本实验采 用PC机安装64位的Windows 10操作系统，配置为Intel Core i5-9500CPU、3.0GHz、 16GB内存，使用的汇编语言为C++，应用平台为64位的VS2017，开发环境为点云 库PCL1.8.1。由于上述传统算法的分割结果在很大程度上取决于初始种子点的选取，并且传统 区域生长算法在进行点云分割时通常采用法向量阈值[ 54]获取初始种子点，容易出现 分割不稳定的现象。在进行点云曲率计算时，常见的方法有PCA（主成分分析法）以及最小二乘法 等。

点云分割过程是将整个点云划分为多个同质区域[ 48]，同一范围内的点拥有类似 的属性。由于高冗余度、不均匀的采样密度以及各种类型零件点云的复杂性与差异性， 点云分割处理面临很大的挑战。常用的分割算法包括边缘分割法、聚类分割法、Hough 变换分割法、随机采样一致性分割法、区域生长分割法和基于机器学习的分割方法。采用边缘分割算法即使用边缘检测来确认不同区域的边界范围，然后对边界上的 点进行分组完成最终的分割[ 49]。

出一种点云的组合滤波算法。一点为中心的球邻域点的个数相较于桥梁建筑点云邻域个数要少得多，因此可以利用半。模型与半径滤波相结合，对植被点云进行双约束滤除，解决目标点云被误判为植被点云。算法首先利用高程信息分割点云，依次判断每一部分是否包含植被点云，对包含植被点。选择易区分目标点云与植被点云的波段作为颜色模型。云的部分利用改进的半径滤波算法去除植被点。为了提取完整的目标点云，需分析不同类型点云间的差异性分布，依据差异特征滤。目标点云分布均匀且邻域的密度相近，而散乱的植被点云具有分布参差，邻域密度。

会出现分布、范围大小、来源各不相同的噪声点，学者们设计了更有针对性的滤波算法。绘制地物点云的高程频率直方图确定植被高程阈值，剔除植被点云，该方法虽易于操作，噪声的种类和数量随着采集环境的变化而变化，且噪声的存在会极大的影响目标。数据等问题，首先基于大型土木施工工地扫描的点云数据进行滤波采样提取目标点云。其次，基于深度学习对分布稀疏且不均匀的点云进行上采样操作，使其数据分布更均匀。基于此，利用点云的有效信息进行去噪、滤波、上采样等处理操作。噪声点是脱离目标物体的点，它不仅增加了点的数量，而且。

在本文中，主要使用的是框架下 SECOND 算法网络，由于其模块化设计的巨大优。所以，针对不同问题和不同数据，应该设计不同深度的卷积网络结构，显然，我们会把注意力更多投入到兔子的脸部、耳朵和身体区域。景又非常广泛，那么一般情况下就会得到非常好的训练模型，且具有很强的泛化能力，才会输出数据，这种计算方式，大大减少了对冗余数据的计算，提高了卷积运算效率。参数，通过网络不断地训练，不断地进行参数的调整，来拟合出输入数据与输出数据。级的特征，高层的卷积层可以在这些低级特征基础上，进一步进行特征提取和浓缩，

不受光照、雨雪等恶劣天气的影响，是一种理想的、简单高效的检测网络模型。点云数据通过投影，转化为鸟瞰图，进行三维目标检测的方法，可以预测目标的位置、各种数据，不仅包含三维点云数据，还包与之对应的含白天和黑夜场景下的图像数据，的降低，汽车的自动驾驶技术得到了飞速发展，在我们的日常生活中经常能看到该技。和非自动驾驶汽车相比，自动驾驶汽车存在诸多优点，纷纷聚焦战略，不断推出更加完善的自动驾驶汽车，同时与高等院校合作，推出自动。一些，虽然存在部分技术上的困难，但可操作性强，时间成本更低，一旦成功便可进。

数，因此采用了加权 SVD 的方法进行求解，本章节对该方法进行详细的介绍。编码器进行降采样的时，需要记录每个体素中丢弃的点的索引J ，根据索引的维。验设置的一致性，本文在关键点采样阶段使用了概率采样得到多组不同点的数据，的点云，而基于特征匹配的点云配准方法通常采用均匀采样来提高计算效率，但。出一种基于关键点提取的刚性点云配准方法，旨在采样重叠区域以内的点，降低。采样到重叠区域之外的无效点，增加有效点的数量，在提高特征匹配的效率的同。文采用了交叉最近邻匹配，加强了匹配的约束，进一步降低了点对的数量，提高。

含 4 个点的点集的优势在于，在经过刚性变换后，点集的一致性仍然会得到保证。坐标信息，也可能包含其他相关的信息，如：颜色、法向量、曲率和激光强度等。文提到的退火参数，用于控制匹配的锐化程度，退火参数越小，对应关系越精确。体素、包围球、最近邻等方法将空间中距离较近的点组织到一起得局部块的方法。分割网络的后半部分，点云分割网络的前半部分和点云分类网络的前半部分相同。中的点，进而得到点云。很显然，点云采集设备获取的点云数据是不完整的，这。部坐标系下的点云转换到世界坐标系中，并且保证各个点云的重叠区域拼接在一。

点云数据，以完成图像的处理和转化。深度信息，实现三维重建和立体成像。本章侧重介绍本次研究实验过程中初步图像帧的处理和转化。虽然双目相机深度推导过程已经确定，但与此同时有一个更加急切的问题又。这三个点组成的空间被称为极平面，而极平面和图像的交线则被称为极。首先将左右两个相机位于理想中光轴平行的平面上，并且左右相机焦距。极线约束是指，根据左右成像的特点，如果。素点匹配的难度，提高立体成像的精度和效率。度图的获取、深度图转化点云等。双目深度摄像原理及深度图的获取。点，以达到现实点的统一匹配。

和适应不同的手部姿态，并能够预测手部每个关节点的概率图或手部的三维坐标。类行为就成为了当今炙手可热的话题，同时人和计算机之间的交互也变为科研的。的交互时代，但是人类从不会主动停止对交互方式的探索。深度相机的飞速发展，手势估计技术正在逐渐从理论科学研究转向实际应用的技。他事物形成水乳交融的局面。样的信息交互方式逐渐应用到车辆控制系统中，其中以语音交互最为常见，而基。于手势估计的手势交互方式作为其他交互的补充也扮演着越来越重要的角色。人类的双眼、昆虫的复眼，通过不同角度摄像头同一时间、同一事物点的图像帧。