摘要
本发明公开了一种基于3D激光雷达的矿井巷道环境数据采集汇总系统,包括:数据采集与处理模块:负责接收来自3D激光雷达和辅助传感器的数据,并进行处理,处理包括去噪、配准以及重建,去噪用于消除数据中的干扰点,配准用于将多个扫描数据进行对齐,生成完整的巷道三维模型,配准过程包括初配准阶段以及精配准阶段,在初配准阶段,使用SIFT从点云数据中提取出特征点及其特征向量,然后,利用深度学习模型对初步提取的特征进行进一步优化,深度学习模型自动学习特征表示,并通过学习匹配策略来减少误匹配率,在精配准阶段,引入动态迭代因子,通过逐步逼近最优解的方式对初步配准结果进行迭代优化。
技术关键词
矿井巷道环境
汇总系统
深度学习模型
三维点云数据
激光束
关键点
阶段
配准算法
参数校准
特征点
三维模型
最小化误差
激光雷达扫描数据
传感器
因子
学习特征
识别出噪声
动态
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震动装置
生物传感器
微控制器
深度睡眠状态
助眠枕
精度验证方法
计算机可执行指令
非瞬时性计算机可读存储介质
精度验证系统
人工智能加速器
图像识别技术
通道注意力机制
动态背景建模
识别方法
多光谱特征