摘要
本发明公开了一种基于多传感器紧耦合的立面凸出物智能检测方法,对待检测的立面采集包括点云和图像在内的多模态数据,然后对图像进行全景分割获取语义信息,并将语义信息传递到点云中;对点云进行降采样,并结合语义信息进行密度聚类,计算投影置信向量,利用随机抽样一致性算法计算立面所在平面方程,对凸出物计算包围框,完成基于点云的凸出物粗估计;对凸出物使用点云计算表面方程,并将凸出物表面方程变换到相机坐标系中,利用图像中凸出物的像素位置,结合立面方程,拟合凸出物在空间中的边界;根据投影置信向量调整点云的粗估计结果和基于图像拟合的边界,对两类结果进行组合滤波以耦合,完成对凸出物的精确检测,得到凸出物队列。
技术关键词
智能检测方法
语义
方程
深度学习网络
一致性算法
相机
坐标系
多传感器
聚类
像素
队列
矩阵
标记
点云
激光雷达
密度
图像投影
估计方法
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