2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、隨著激光掃描技術(shù)和組合定位定姿技術(shù)的不斷發(fā)展,快速獲取大場(chǎng)景三維信息已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)。車載移動(dòng)激光掃描系統(tǒng)以其獨(dú)特的系統(tǒng)優(yōu)勢(shì),能夠快速獲取大范圍場(chǎng)景的高密度、高精度以及具有地物三維地理坐標(biāo)的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。車載移動(dòng)激光掃描系統(tǒng)采用主動(dòng)式近紅外激光測(cè)量方式,數(shù)據(jù)采集任務(wù)不受任何環(huán)境光照條件的影響,在白天或夜間均可進(jìn)行場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集。車載移動(dòng)激光掃描系統(tǒng)及其三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)已被廣泛地應(yīng)用于交通運(yùn)輸、道路規(guī)劃、道路檢修、地圖導(dǎo)航、數(shù)字城市、文物保護(hù)、林業(yè)

2、、采礦業(yè)、影視動(dòng)漫以及基礎(chǔ)測(cè)繪等領(lǐng)域。基于三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三維目標(biāo)檢測(cè)算法的研究也已取得了重大的進(jìn)展。然而,現(xiàn)有的三維目標(biāo)檢測(cè)算法在處理大場(chǎng)景車載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí)仍然存在以下幾個(gè)問題:(1)時(shí)間復(fù)雜度較高或計(jì)算效率較低;(2)特征表達(dá)能力不足;(3)精度較低、魯棒性較差;(4)數(shù)據(jù)的不完備性。另外,由于車載激光點(diǎn)云的高密度、海量特性、空間離散特性以及自然場(chǎng)景中三維目標(biāo)的數(shù)據(jù)不完整性、目標(biāo)間的重疊性、遮擋性、相似性等現(xiàn)象,研究魯棒、高效的三維

3、目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)進(jìn)一步推廣車載移動(dòng)激光掃描系統(tǒng)及其數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用都具有重要的意義。本文針對(duì)大場(chǎng)景車載激光點(diǎn)云三維目標(biāo)檢測(cè)所面臨的科學(xué)和算法問題,主要圍繞以下三個(gè)內(nèi)容進(jìn)行研究:
  首先,針對(duì)現(xiàn)有特征點(diǎn)描述方法只能描述特征點(diǎn)的局部特征以及缺乏針對(duì)局部點(diǎn)云塊整體特征描述的問題,提出了三維點(diǎn)云特征描述的新方法。針對(duì)基于形狀匹配的三維目標(biāo)檢測(cè),提出了用于描述三維點(diǎn)云目標(biāo)整體結(jié)構(gòu)特征的成對(duì)三維形狀上下文。通過構(gòu)造鄰近特征點(diǎn)對(duì)之間的成對(duì)三

4、維形狀上下文,可以對(duì)三維目標(biāo)的局部特征進(jìn)行描述。通過構(gòu)造三維目標(biāo)上所有特征點(diǎn)對(duì)之間的成對(duì)三維形狀上下文,可以對(duì)三維目標(biāo)的整體結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行描述。此外,針對(duì)基于目標(biāo)局部特征的三維目標(biāo)檢測(cè),提出了用于描述局部點(diǎn)云塊高階抽象特征的多層結(jié)構(gòu)特征生成模型。該模型通過深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行構(gòu)造,能夠快速、高顯著性、高可區(qū)分性地對(duì)局部點(diǎn)云塊進(jìn)行高階特征描述。
  其次,針對(duì)實(shí)際三維點(diǎn)云場(chǎng)景中同類目標(biāo)之間的尺寸多樣性、空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)多樣性以及目標(biāo)重疊問題,

5、提出了基于三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三維目標(biāo)匹配框架。該框架通過特征匹配項(xiàng)和幾何匹配項(xiàng)分別對(duì)三維目標(biāo)的局部特征和幾何結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行約束。通過構(gòu)造局部仿射不變性幾何約束,該三維目標(biāo)匹配框架不僅能夠有效地處理不同尺寸、不同空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的同類三維目標(biāo),而且對(duì)包含附屬物或與其他目標(biāo)重疊的三維目標(biāo)也能取得理想的匹配結(jié)果。
  最后,針對(duì)實(shí)際三維點(diǎn)云場(chǎng)景中不同語義目標(biāo)之間的重疊性以及車輛目標(biāo)之間的不同程度數(shù)據(jù)完整性問題,提出了基于霍夫森林模型和可見性估計(jì)模

6、型的三維車輛檢測(cè)算法。霍夫森林模型能夠有效地將局部點(diǎn)云塊的特征表示映射到三維車輛的質(zhì)心位置,實(shí)現(xiàn)基于車輛局部特征的三維車輛檢測(cè)??梢娦怨烙?jì)模型通過車輛組件部分的分布信息,能夠有效地對(duì)三維車輛的完整性進(jìn)行估計(jì),用以增強(qiáng)數(shù)據(jù)覆蓋不完整車輛目標(biāo)的存在性的概率估計(jì)結(jié)果。
  本文在大場(chǎng)景車載激光點(diǎn)云測(cè)試數(shù)據(jù)集上對(duì)所提出的三種三維目標(biāo)檢測(cè)算法的檢測(cè)性能和計(jì)算性能進(jìn)行了測(cè)試與定量分析。結(jié)果表明,本文所提出的三維目標(biāo)檢測(cè)算法能夠有效地處理大場(chǎng)景

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