【摘 要】
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近年来,作为无人驾驶汽车的重要传感器,激光雷达受到了越来越多的关注。在实现地下停车场自动泊车过程中,准确检测出停车位附近车辆是确保泊车成功的重要前提。因此,研究利用三维点云进行地下停车场车辆提取的算法十分必要。地下停车场中许多车辆的点云不完整,研究一种残缺车辆点云的补全算法对地下停车场的可视化以及三维建模有重要意义。本文以地下停车场中的车辆为研究对象,结合目前在点云处理领域表现突出的深度学习来获取
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近年来,作为无人驾驶汽车的重要传感器,激光雷达受到了越来越多的关注。在实现地下停车场自动泊车过程中,准确检测出停车位附近车辆是确保泊车成功的重要前提。因此,研究利用三维点云进行地下停车场车辆提取的算法十分必要。地下停车场中许多车辆的点云不完整,研究一种残缺车辆点云的补全算法对地下停车场的可视化以及三维建模有重要意义。本文以地下停车场中的车辆为研究对象,结合目前在点云处理领域表现突出的深度学习来获取点云的深度特征,并使用这些深度特征来提取停车场中车辆。因为扫描方式或停放位置的原因,有些车辆点云是残缺不全的。在完成车辆提取之后,本文使用基于深度学习的方法对残缺车辆点云进行了补全。在对地下停车场车辆的提取工作中,为提高语义分割的准确率,本文为图卷积网络加入维度特征学习模块。维度特征可以反映点云的局部形状信息,从而辅助语义分割。为进一步提高分割精度提出利用车辆最小包围框来修正语义分割结果的方法。本文还制作了一个地下停车场数据集,实验证明上述算法能有效的提取停车场中的车辆,车辆分割准确率达到了 99.6%,平均IOU达到了 98.5%。在对残缺车辆点云补全工作中,为克服现有算法只能用于固定姿态车辆补全的局限性,本文为点云补全网络加入姿态调整模块以增强网络对多姿态残缺车辆点云的适应能力。点云补全是个复杂的回归问题,网络收敛比较困难,本文为补全网络引入目标检测中常用的IOU损失函数,它能够限定网络生成点云的空间范围,加速网络的收敛。实验证明改进后的算法能够有效补全地下停车场中的残缺车辆点云,相比改进前的算法倒角距离缩小为原来的41%。
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