摘要
本发明公开一种基于料面点云补偿的激光雷达粮仓体积计算方法及系统,涉及激光雷达技术和点云处理技术领域,包括:数据采集;数据预处理;将预处理后的激光雷达点云数据进行粗分割,提取出目标物体;利用机器学习或深度学习的方法对粗分割后的物体进一步进行细分割,得到粮仓壁和料面点云;通过料面点云补偿算法对粮仓壁和料面点云进行优化;对料面点云补偿后的点云进行体积计算;本发明通过融合了局部注意力机制度学习方法点云分割模型,再基于提取到的目标料面点云然后进行空洞分析并对空洞进行修补,空洞修复算法也并非简单的修补,而是逐步根据邻域内的点云进行修复,提高了修复精度,提高了最后测算的体积准确率。
技术关键词
体积计算方法
特征提取模块
面点
激光雷达点云数据
粮仓
插值模块
固定点
多层感知机
加权损失函数
激光雷达设备
夹角余弦
滤波去噪
局部特征提取
补偿算法
网格模型
注意力机制
三角形
二次贝塞尔曲线
系统为您推荐了相关专利信息
多模态特征融合
特征提取网络
特征提取模块
特征金字塔网络
可见光
缺陷检测方法
策略优化模型
特征提取模块
样本
特征协方差矩阵
特征提取模块
掩码矩阵
深度学习模型
随机噪声
上采样
遥测装置
栅格地图
移动平台路径规划
SLAM算法
系数计算方法
环境重建方法
移动型机器人
机器人模型
三维场景模型
激光雷达点云数据