三维点云场景中对象识别技术研究

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3、京大学硕壬学位论文Ｈ维点云场景中对象识别技术研究申请人：刘阳３３０３６学号：ＭＧ１３专业：计算机科学与技术研究方向：媒体分析与处理指导教师：式港山教授南京大学计算机科学与技术系２０１６年５月曝Ｏｂｅｃｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｆｒｏｍｏｉｎｔｃｌｏｕｄｉｎ３ＤｓｃｅｎｅｓｊｐＢｙＬｉｕＹａｎｇＡ化ｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏｔｈｅｆａｃｕｌｔｙｏｆｒａｄｕａｔｅｓｔｕｄｉｅｓｇｉｎａｒｔｉａｌｆｉｌｌ行ｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆ

4、ｏｒｌ；ｈｅｄｅｒｅｅｏｆｐｑｇＭＡＳＴＥＲＯＦＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＩｎＣｏｍｐｕｔｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＳｕｐｅｒｖｉｓｅｄｂｙＰｒｏｆ．ＷｕＧａｎｓｈａｎｇＤｒｔｍｅｎｔｏｆｌｅｐａＣｏｍｐＷｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｏｇｙＮａｎｉｎＵｎｉｔｉｖｅｒｓｊｇｙＭａｙ，２０１６Ｎａｎｊｉｎｇ，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ摘要摘要在复杂的场景中进行物体识别是计算机视觉一个很重要的研究领域。在过去一的几千年里，２Ｄ物体识别已经被广泛研究，成为个相对成熟的领域。相比较于２

5、Ｄ图像，３Ｄ点云可Ｗ提供更多几何信息，因此在Ｈ维点云中估计物体的姿。３Ｄｉｔ态比二维图像中估计的姿态更加准确同时，廉价获取设备（如：Ｋｎｅｃ）的快速发展也使得点云数据更容易获取，王。基于这些优势维点云物体识别逐渐一个研究热点，在机器人导航成为、虚拟现实、人机交互、场景理解、激光遥感测量等众多领域都有广泛应用。现有的３Ｄ点云物体识别方法主要分为两大类：基于局部特征的方法和基于全局特征的方法。基于局部特征的方法是在关键点上提取局部特征描述符进行匹配，所Ｗ对场景的遮挡更加鲁棒，但是特征点的错配问题非常严重。基于全局特一征的方法在识别过程中将物体

6、作为个整体来处理，，所Ｗ速度非常快但是物体的姿态估计却成为另一个技术难点。针对上述问题，本文将图匹配应用于特征点匹配问题，并充分发挥局部特征和全局特征方法的优势，基于点云库（ＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄＬｉｂｒａｒｙ，ＰＣＬ）实现了上述问レ，主要工作包括题的解决方案ッ下几个方面：一１．提出了种基于图匹配的局部特征对象点云识别技术。基于局部特征方法关键的一步就是特征点匹配中如何去締选出正确的匹配对一。几何致性算法是迭代只考虑一组匹配对经典的解决特征点匹配的方法，这样只能达，但是它每次一到局部最优的结果，。我们将图匹配应用到点云识别中来并且采用种快

7、速地近似图匹配策略，从全局的角度来解决点云识别中的特征点匹配问题，并且用实验验证取得了不错的效果。一２．提出了种全局特征和局部特征融合的点云识别技术。Ｗ机器人场景理解为导向的点云对象识别对实时性和定位的准确性要求都比较高，所Ｗ我们综合了全局特征和局部特征识别的特点，，使用全局特征进行对象的快速识别并用局部特征进行目标定位，。最后对实验结果进行了分析实时性和准确性都得到满足。识别原型系统一３。Ｗ对象识别技术为主体．开发了点云，结合系列点云处理算法，基于巧开发了点云识别原型系统。系统实现了点云数据和特征直方图