空间点云物体理解与识别的研究进展.pdf

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1、西安理工大学学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＸｉ’ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（２０１４）Ｖｏｌ．３０Ｎｏ．２１４５文章编号：１００６４７１０（２０１４）０２０１４５１２空间点云物体理解与识别的研究进展宁小娟，王映辉，郝雯（西安理工大学计算机科学与工程学院，陕西西安７１００４８）摘要：空间物体的理解与识别是计算机视觉与计算机图形领域的重要研究课题，广泛应用于机器人感知导航、人身安全和环境监控等方面。以点云为物体的数据表示形式，依据空间物体的形状复杂度不同，从简单场景（单目标物体）、复杂场景（多目标场景）两个方面来重点探讨，以分割、理解及识别为主线分

2、别针对空间点云物体的理解与识别的研究现状和进展进行了归纳和总结，并通过分类讨论和剖析现有方法的优缺点，指出空间物体理解与识别方面所遇到的姿态、拓扑关联及语义等关键性问题，并提出相应的解决思路和下一步的研究重点。关键词：点云数据；空间物体；物体理解；物体识别中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标志码：ＡＡｄｖａｎｃｅｓｉｎｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｓｐａｔｉａｌｏｂｊｅｃｔｓｆｒｏｍｓｃａｎｎｅｄｄａｔａＮＩＮＧＸｉａｏｊｕａｎ，ＷＡＮＧＹｉｎｇｈｕｉ，ＨＡＯＷｅｎ（ＦａｃｕｌｔｙｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎ

3、ｇ，Ｘｉ’ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００４８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｓｐａｔｉａｌｏｂｊｅｃｔｓａｒｅｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎａｎｄｃｏｍｐｕｔｅｒｇｒａｐｈｉｃｓｗｈｉｃｈｃａｎｂｅｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｒｏｂｏｔｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｎａｖｉｇａｔｉｏｎ，ｐｅｒｓｏｎａｌｓａｆｅｔｙａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，ｅｔｃ．Ｂａｓｅｄｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｈａｐｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｓｐａ

4、ｔｉａｌｏｂｊｅｃｔｓｉｎｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｍａｉｎｌｙｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅｓｐａｔｉａｌｏｂｊｅｃｔｓｆｒｏｍｓｉｍｐｌｅｓｃｅｎａｒｉｏ（ｓｉｎｇｌｅｔａｒｇｅｔｏｂｊｅｃｔ）ｔｏｃｏｍｐｌｅｘｓｃｅｎｅｓ（ｍｕｌｔｉｔａｒｇｅｔｓｃｅｎａｒｉｏｓ）．Ｔａｋｉｎｇｔｈｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｓｍａｉｎｌｉｎｅｓ，ｔｈｅｐａｐｅｒｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅｒｅｃｅｎｔｗｏｒｋａｎｄａｄｖａｎｃｅｓｉｎｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｐａｔｉ

5、ａｌｏｂｊｅｃｔｓｉｎｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ａｌｓｏ，ｉｔｐｏｉｎｔｓｏｕｔｔｈｅｃｒｉｔｉｃａｌｉｓｓｕｅｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｐｏｓｅ，ｔｏｐｏｌｏｇｙａｎｄｓｅｍａｎｔｉｃｓｅｎｃｏｕｎｔｅｒｅｄｉｎｔｈｅｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｓｐａｔｉａｌｏｂｊｅｃｔｓｖｉａｔｈｅｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ，ａｎｄｓｕｇｇｅｓｔｓｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｓｏｌｖｉｎｇｔｈｉｎｋｉｎｇｗａｙｓａｎｄｒｅｓｅａｒｃ

6、ｈｐｒｉｏｒｉｔｙｆｏｒｔｈｅｆｕｔｕｒｅｗｏｒｋ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａ；ｓｐａｔｉａｌｏｂｊｅｃｔｓ；ｏｂｊｅｃｔｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ；ｏｂｊｅｃｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ近年来，随着计算机视觉、人工智能技术以及机别是在环境感知数据获取空间物体外形信息的基础器人技术的发展，关于各种空间物体的理解和识别上，通过物体的特征分析与表示，利用设计的自动智的研究已经引起了越来越多的关注。特别是三维激能体根据视觉输入对空间物体进行推理，达到对视［２］光扫描技术的普及，基于离散点表示的空间物体成觉物体的感知和理解。这项研究在很多领域都得［３］为学

7、者们的重点研究对象。然而离散点表示的空间到了广泛的应用，诸如：机器人感知导航、人身安物体外形信息和拓扑结构的复杂性、物体获取方式［４６］全和环境监控、医学影像辅助诊断和计算机辅助和外形表示方法的多样性以及环境影响因素的多变［７］外科手术等，这些领域都需要输入人类或机器可性等，都毫无疑问地增加了计算机对空间物体的自感知的视觉物体，并对真实世界中物体间的相互关［１］动感知和理解的难度。因此针对空间物体理解与系进行推理。识别的研究仍是一项富有挑战性的课题。人类对空间物体的感知和表达主要有两种理空间物体是现实世界中的主要组成部分，也是论：一种是基于空间物体模型的组件（Ｒ

8、ｅｃｏｇｎ