一种基于深度学习目标检测的货车车钩铸钢件点云配准方法

本发明公开了一种基于深度学习目标检测的货车车钩铸钢件点云配准方法，S1：获取货车车钩铸钢件局部的二维图像数据和三维点云数据；S2：建立目标检测模型，对目标检测模型进行训练，得到训练后的目标检测模型，训练后的目标检测模型用于输出货车车钩铸钢件检测框数据；S3：对三维点云数据进行剪裁，得到货车车钩铸钢件的点云模型；S4：对货车车钩铸钢件的点云模型进行预处理；S5：基于改进的ICP算法对预处理后的货车车钩铸钢件的点云模型与设定的目标点云模型进行配准。本发明通过目标检测模型对获取的三维点云数据进行自动剪裁处理，无需人工使用点云处理软件对点云进行复杂的修剪工作，使得点云配准时只对有效的点云特征区域进行计算和处理，在确保点云配准较好效果的同时兼顾了点云处理的复杂度和计算量。