三维点云数据中的目标识别方法研究

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1、分类号TP274学校代码10590UDC620密级公开深圳大学硕士学位论文三维点云数据中的目标识别方法研究单波学位类别工程硕士专业学位专业名称光学工程学院（系、所）光电工程学院指导教师邵永红教授深圳大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文《三维点云数据中的目标识别方法研究》是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名：日期：年月日三维点

2、云数据中的目标识别方法研究摘要随着科技的快速发展，互联网和智能化将会带来更为广泛而深远的影响，以智能工厂、智能生产、智能物流为主题的第四次工业革命正在上演，而机器人将成为工业4.0的重要标志。机器人的智能化在一定程度上依赖于其对周围环境的感知，物体识别作为智能机器人的基本功能之一越来越受到人们的关注。伴随着三维扫描技术的发展，基于三维数据的物体识别逐渐成为国内外许多学者专家研究的重点。本论文对三维点云数据中的目标识别算法进行了研究。论文深入研究了三维点云数据的关键预处理技术、三维点云数据的特征提取方法以及基于三维点云数据的目标识别算法。本论文主要的研究内容和取得的成

3、果包括以下几个方面：1.在课题组相关技术的积累下，完成了物体表面形貌的三维点云数据获取，并对所获取的三维点云数据进行了预处理。研究了点云去噪与点云精简技术，并在此基础上采用中值滤波和一种基于K近邻的滤波方法相结合进行点云去噪，理论分析和实验结果均证明了算法的有效性。2.研究了三维点云数据的特征提取算法，分析了三维点云数据中不连续点与三维点云数据几何属性的关系。在此基础上，提出一种基于法向量和曲率的点云数据的特征提取算法，并利用所提取的点云特征再结合所识别对象的典型几何特征实现物体的快速识别。实验表明在一些特定的环境下针对某些具有典型特征的物体，基于物体局部特征的物体

4、识别算法具有较高的识别性能。3.针对三维点云数据中仅利用点云局部特征进行目标识别的局限性，提出了一种改进的基于点对特征和快速表决方案的目标识别算法。分析了算法的主要步骤，构建了特定应用环境下常见物体的点云数据模型库，完成了对场景点云数据中的目标识别。关键词：点云数据预处理；几何属性；特征提取；点对特征；目标识别IResearchontargetrecognitionmethodin3DpointclouddataAbstractWiththerapiddevelopmentofscienceandtechnology,theInternetandintelligen

5、cewillbringmoreextensiveandprofoundinfluencetous.Withsmartfactories,intelligentproduction,andintelligentlogisticsasthetheme,thefourthindustrialrevolutionisonstage.Therobotwillbecomeanimportantsymbolofthefourthindustrial.Theintelligentrobotsarelargelydependentontheperceptionoftheenviron

6、ment.Asoneofthebasicfunctionsofintelligentrobots,objectrecognitionhasattractedmoreandmoreattention.Withthedevelopmentof3Dscanningtechnology,objectrecognitionbasedon3Ddataisbecomingahotresearchtopicwhichgatheredscholars’attention.Thethesisstudiedthealgorithmofobjectrecognitionbasedon3Dp

7、ointcloudsforintelligentrobots.Thisthesisfocusesonthepreprocessingof3Dpointclouds,thefeatureextractionfrom3Dpointclouds,andobjectrecognitionbasedon3Dpointclouds.Themainresearchcontentsandachievementsarethefollowingaspects:1.Basedontherelevanttechnicalaccumulationofourteam,theresearch