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        基于局部特征的點(diǎn)云目標(biāo)識(shí)別

        2021-05-20 00:40:46劉啟康
        科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2021年12期
        關(guān)鍵詞:體素全局物體

        劉啟康

        (1、北京建筑大學(xué) 測繪與城市空間信息學(xué)院,北京100044 2、北京北建大科技有限公司,北京100044)

        1 概述

        近年來,目標(biāo)識(shí)別在圖像檢索、機(jī)器人抓取操作、位置識(shí)別與定位等眾多領(lǐng)域得到廣泛的研究。目前,基于圖像的物體識(shí)別已經(jīng)有很多研究成果。但是二維圖像的成像過程是從三維空間映射到二維空間,這個(gè)過程會(huì)丟失大量的信息。而目前三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取已經(jīng)非??旖?,同時(shí)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的采集不受光照影響,規(guī)避了二維圖像遇到的光照、姿態(tài)等問題,因此基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三維物體識(shí)別也引起了人們的重視。

        目前,已有的三維點(diǎn)云物體識(shí)別方法多是通過分析/提取物體的特征點(diǎn)幾何屬性、形狀屬性、結(jié)構(gòu)屬性或者多種屬性的組合等特征進(jìn)行比對、學(xué)習(xí),從而完成物體的識(shí)別與分類。根據(jù)所利用特征的不同,已有的三維點(diǎn)云物體識(shí)別方法可以分為4類:基于局部特征的物體識(shí)別方法、基于全局特征的物體識(shí)別方法、基于圖匹配的物體識(shí)別方法以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的物體識(shí)別方法。

        基于局部特征的物體識(shí)別方法主要是通過局部來識(shí)別整體[1]。該方法無需對處理數(shù)據(jù)進(jìn)行分割,往往通過提取物體的關(guān)鍵點(diǎn),利用局部特征描述符描述特征點(diǎn),再通過特征匹配、假設(shè)驗(yàn)證等過程完成物體的識(shí)別。

        圖1

        其中,特征提取與描述是物體識(shí)別中非常關(guān)鍵的一步,它將直接影響到物體識(shí)別系統(tǒng)的性能。

        本文提出的基于局部特征的點(diǎn)云目標(biāo)識(shí)別方法是通過對模板點(diǎn)云與場景點(diǎn)云建立全局約束條件,通過八叉樹體素化方式選取特征點(diǎn),使用SHOT[2]描述符描述模板特征點(diǎn)與場景點(diǎn)的幾何屬性,通過特征匹配代價(jià)和幾何匹配代價(jià)建立局部匹配模型,求解局部匹配模型最優(yōu)解,最后結(jié)合全局約束條件和局部匹配模型建立最終匹配模型,以獲得最佳匹配目標(biāo)。

        2 識(shí)別流程

        本方法提出的識(shí)別流程如圖1 所示。

        2.1 全局約束方程

        將預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)均勻采樣,以提高PCA 計(jì)算軸向和特征值的精確度,減少數(shù)據(jù)采集帶來的誤差影響,然后利用PCA 計(jì)算OBB 包圍盒的體積V 以及數(shù)據(jù)特征值Xi,并建立全局約束方程:

        2.2 選取特征點(diǎn)

        基于八叉樹結(jié)構(gòu),將模板點(diǎn)與場景點(diǎn)劃分為體素大小為V的體素結(jié)構(gòu),對于每個(gè)體素,統(tǒng)計(jì)點(diǎn)云數(shù)量,計(jì)算體素的質(zhì)心,以最接近質(zhì)心的點(diǎn)作為特征點(diǎn)。采用此方式選取特征點(diǎn)可以大規(guī)模減少點(diǎn)云數(shù)量,大大提高點(diǎn)云特征描述時(shí)的效率,加快目標(biāo)物體的匹配速度。

        2.3 特征描述

        本文選用局部特征描述子描述點(diǎn)云特征,SHOT 描述子是通過計(jì)算特征點(diǎn)局部鄰域曲面的協(xié)方差矩陣特征向量來定義LRF,通過對LRF 重要性的分析,利用加權(quán)線性組合算法來計(jì)算協(xié)方差矩陣與符號異性消除。該方法具有旋轉(zhuǎn)和平移不變性,對噪聲和目標(biāo)相互遮擋等問題具有魯棒性,描述性較強(qiáng)。

        2.4 局部目標(biāo)函數(shù)

        局部目標(biāo)函數(shù)由兩部分組成:特征匹配代價(jià),幾何匹配代價(jià)。

        特征匹配代價(jià)目前常用的幾種方法有:求交運(yùn)算、歐氏距離平方、卡方距離、KL 散度。本文將使用卡方距離來表示特征匹配代價(jià),由于其對噪聲的敏感度較低,在高噪聲的情況下性能較高的特性,用以描述直方圖差異,公式如下:

        由于局部目標(biāo)函數(shù)是具有整數(shù)約束的非線性目標(biāo)函數(shù),這樣的公式會(huì)導(dǎo)致NP 問題,在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)不能有效解決,因此我們采用取絕對值法將引入輔助變量,將非線性目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化成線性目標(biāo)函數(shù):

        2.5 總體目標(biāo)函數(shù)

        最終由全局約束方程和局部約束函數(shù)建立總體目標(biāo)函數(shù):

        2.6 求解總體目標(biāo)函數(shù)

        目前比較流行的求解線性規(guī)劃問題的方案有很多,例如:CPLEX、GLPK、Gurobi、LPSolve。本文采用開源、高效、便捷的LPSolve 解決線性規(guī)劃問題,以獲得最終匹配結(jié)果。

        3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        本文以地下工井為實(shí)驗(yàn)對象,以A7651、A1790、A7622、A7662、A7752 五組不同類型的工井作為模板數(shù)據(jù),以十組包含模板類型并存在旋轉(zhuǎn)變換的工井作為場景數(shù)據(jù),匹配結(jié)果如圖2 所示。

        圖2

        實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明:對于A7651、A1790、A7622、A7662、A7752五種不同類型的工井,可以準(zhǔn)確的得到與之相匹配的工井類型A7652、A1791、A7623、A7663、A7753。

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