基于改进PointPillars的点云车辆目标检测

针对自动驾驶领域中,激光雷达获取的点云数据存在稀疏性以及边缘噪点误检等问题,提出一种基于改进PointPil-lars的点云车辆目标检测方法。首先,基于SimAM注意力机制改进体素化特征输入,使得网络特征提取阶段能更加关注关键信息,提高特征学习的全局性。其次,基于卷积块注意力模块(CBAM)改进骨干网络结构,提出全新的轻量化通道注意力模块Tiny-CAM和可变形空间注意力模块Deformable-SAM,构建Multi-CBAM骨干网络,提升网络特征提取及特征融合能力。在KITTI数据集以及非公开车库点云数据集上进行验证,实验结果表明,与原网络相比,改进PointPillars方法具有更高的检测精度,平均检测精度提升2.98%,针对遮挡小于30%的点云车辆目标检测精度提升6.51%,证明了该方法的有效性。

基于激光雷达扫描的料仓原料储料量测量方法

为提高仓内原料储料量测量自动化和智能化水平,设计了一种基于二维激光雷达扫描的储料量测量装置与系统。本系统采用RPLIDARS1型二维激光雷达扫描获取不同储料量物料的原始点云数据,通过坐标变换、重叠点提取、滤波、分割等方法对原始点云进行预处理,采用贪婪投影三角化算法将预处理后的点云进行三维重建,获得仓内原料的三维模型,结合物料三维模型和物料的容重获得仓内原料的储料量,从而实现储料量的自动测量。以玉米为试验对象,测量小型储料塔内玉米储料量并对玉米不同储料量进行扫描测量,验证模型的准确性,结果显示:测量结果的平均绝对误差为8.05kg,平均相对误差为1.52%。研究结果表明,基于二维激光雷达扫描的储料量测量方法是可行的,具有较好的稳定性和测量精度,能够满足实际生产需求。

基于注意力机制CNN-LSTM的毫米波雷达点云特征数据预测生成

在智能驾驶的环境感知领域,毫米波雷达是一种关键的传感器技术。然而,因数据量有限,其特征数据的采集具有一定的挑战性,这限制了环境感知分类模型的训练效果。针对这一难题,提出了一种融合自注意力机制的卷积长短期记忆网络模型,旨在预测并生成毫米波雷达点云的特征数据,以此来扩展雷达特征数据集。首先采集道路目标的运动状态数据,对数据进行二维快速傅里叶变换、恒虚警率检测,并利用多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术提升方位分辨率;接着执行点云聚类及特征提取;最后采用含注意力机制的卷积长短期记忆网络对特征数据进行进一步处理与预测。在真实采集的3类道路目标数据集上,与其他模型相比,该方法在不同道路目标运动特征的预测R^(2)上提高了1%~7%。

基于ADS-B数据的一次雷达系统误差配准方法

针对大误差一次雷达测量过程中雷达配准方法的精度提升问题,分析了一次雷达误差分布特性,以广播式自动相关监视系统的航迹数据为真值,提出了基于改进轨迹跟踪滤波的实时雷达配准方法。采用点云配准方法中随机抽样一致性的迭代最近点法,对基于期望增加模型的变结构交互式多模型算法中的偏置函数进行了改进,有效减少了随机误差在配准过程中的影响,并获得最优的偏置参数,以提升大误差一次雷达配准的精度。算例分析结果表明,该方法配准后可使所选一次雷达俯仰角平均绝对误差降低至0.04°,方位角平均绝对误差降低至0.07°,为雷达系统误差配准提供新方法支撑。

基于毫米波雷达稀疏点云的人体行为识别方法

目前利用毫米波雷达进行人体行为识别的方法在复杂场景下无法很好地区分相似动作,与此同时模型的鲁棒性和抗干扰能力也相对较差;针对以上两个问题,提出了一种通用的基于毫米波雷达稀疏点云的人体行为识别方法,该方法首先利用K-means++聚类算法对点云进行采样,然后使用基于注意力特征融合的点云活动分类网络进行人体行为特征的提取和识别,该网络可以兼顾点云的空间特征以及时序特征,对稀疏点云的运动有灵敏的感知能力;为了验证所提出方法的有效性和鲁棒性,分别在MMActivity数据集和MMGesture数据集上进行了实验,并在两个数据集上取得97.50%和94.10%的准确率,均优于其它方法;此外,进一步验证了K-means++点云采样方法的有效性,相较于随机采样,准确率提升了0.4个百分点,实验结果表明所提出方法能够有效地提升人体行为识别的准确率,且模型具有较好的泛化能力。

基于毫米波雷达三维点云的室内跌倒检测

全球老龄化时代的到来引发的老年人健康监护问题不可忽视,而室内跌倒对独居的老年人有非常大的安全隐患。因此,为准确检测到跌倒动作,使用毫米波雷达三维点云信息进行室内跌倒检测,并提出一种基于外部注意力机制的PointLSTM网络实现三维点云在时序的分类。通过MIMO体制的毫米波雷达芯片采集人体动作的回波信号,利用集成雷达基带处理器的微控制器实现信号处理的部分,可将原始数据实时转换成三维点云,并提高点云处理中的计算速度及雷达硬件的整体性能。基于外部注意力机制的PointLSTM网络可实现点云在时空中的提取特征和分类识别,网络改进了PointLSTM帧间点信息的流失问题,并在信息提取中对所有数据实现特征联系,外部注意力机制通过独立的可学习参数优化了网络复杂度和识别精确率。实验结果表明,所提出的方法在室内环境下检测准确率可以达到98.3%,可以有效区分动作的类别,并验证了使用毫米波雷达三维点云检测人体跌倒的可行性。

车载平台毫米波雷达三维点云视频成像

针对毫米波雷达由于阵列分辨率限制等因素,其点云成像存在点云密度稀疏、精度低等问题,提出了一种基于合成孔径雷达(SAR)技术的车载平台毫米波雷达三维(距离、方位、俯仰)高分辨点云视频成像方法。首先,利用时域后向投影(BP)成像算法解决近距宽角域成像聚焦难题,获得高分辨二维视频SAR图像;然后,通过基于幅度阈值的复交替方向乘子法压缩感知网络(CV-ADMM-CSNet)获得场景高程信息,通过模型化方法并结合数据训练,实现快速实时高分辨三维成像;最后,结合多帧视频成像处理获得动态三维高分辨点云图像。仿真和实测数据实验,验证了本文算法的有效性。

建筑全景三维机载雷达点云信息采集方法仿真

由于机载雷达的测量误差和环境干扰等原因,采集到的点云数据可能存在噪声和缺失,且建筑物的多层结构,使得采集的点云数据之间存在位置偏差和姿态差异,导致建筑全景点云结构信息采集误差较大。为此,提出建筑全景三维机载雷达点云结构信息采集仿真。采用双向布料模拟法提取建筑顶面点云,结合归一化数字地表模型、穿透性分析、形态学开运算、约束生长等方法提取建筑全景点云,利用统计滤波算法滤除离群点噪声,采用体素中心邻近特征点的点云精简算法降低点云冗余度,并对建筑全景点云粗配准和精配准,实现建筑全景三维点云结构信息采集。实验结果表明,所提方法误差较小、完整率和采集质量较高。

4D毫米波雷达稀疏点云下的连续帧隐空间法线估计

针对毫米波连续调频雷达在室外运动场景下点云数据稀疏和空间配准精度低的问题,本文提出了一种轻量级空间配准方法。该方法适用于室外运动场景下毫米波雷达连续多帧之间的点云处理,能在没有位姿传感器辅助的情况下,通过时空图神经网络准确估计相邻多帧点云的隐空间法线,并将每帧雷达点云数据转换到统一的观测坐标系中,从而实现四维点云的多帧融合与场景配准。实验结果表明,该方法不仅能准确评估四维点云的空间姿态,还能有效校正和融合每帧点云的坐标,在运动及震动过程中实现点云坐标的精准配准。此外,该算法还能显著提高点云成像的密度,增强图像的精度和可读性,同时适用于静态和动态目标的成像,为毫米波雷达在室外运动场景的应用提供了有力支持。

机载激光雷达测量技术在水库工程中的应用研究

以机载激光雷达测量技术在陕西省镇巴县自强水库工程中的应用为例,从设备选择、航线设计、参数设置、空三计算、点云滤波、影像与点云融合配准及三维建模等多个方面进行论述,通过精度检查验证该方法的可行性。结果表明,采用机载激光雷达测量技术可快速、准确地获取水利枢纽的DEM、DOM、DLG及三维模型等产品,可为水库工程的设计提供可靠的、多元的基础地形数据。

基于双通道残差网络的机载LiDAR点云数据分类

为改善传统残差网络在机载LiDAR点云数据分类中信息流通不充分的问题,提出一种基于双通道残差网络的机载LiDAR点云数据分类模型(DP-ResNet)。DP-ResNet采用编码-解码结构。编码阶段主要采用两种不同形式的双通道残差结构和无参的聚合算子相结合,不仅能加强网络信息的流通,还能减少网络参数。解码阶段采用传统的逆距离加权和1×1卷积完成。为了验证DP-ResNet模型的分类性能,在GML_DataSetA数据集上进行分类实验。结果表明:与基准网络Closerlook相比,DP-ResNet模型的OA和AvgF1分别提高6.25%和15.45%,具有更好的分类性能;与其他模型相比,DP-ResNet具有极强的竞争力。

基于4D点云和航迹信息的人员跌倒检测方法

在家庭和医疗健康监护中,及时准确对老人跌倒进行实时监护是一个重要课题,而毫米波雷达在非接触式人员跌倒检测方面表现出巨大应用潜力。传统方法主要利用毫米波雷达获取的多普勒信息作为跌倒检测特征,但对于某些场景,诸如人员跌倒时与雷达的距离较远或者跌倒方向与雷达天线法向垂直,多普勒信息特征的有效性就会降低,进而导致跌倒检测准确率下降。针对上述问题,提出了一种基于4D点云和航迹信息的毫米波雷达跌倒检测方法,利用点云的空间信息、时间信息和微动信息全方位地表征人体动作特征,有效缓解距离和姿态多样性对雷达跌倒检测的影响,同时结合跟踪航迹信息带来的滤波器效应进一步抑制环境杂波的影响,提高了跌倒检测准确性。

电网全景输电线路三维机载雷达点云信息采集研究

针对电网输电线路全景信息采集难度大、点云信息处理不准确等问题,提出了一种电网全景输电线路三维机载雷达点云信息采集系统。该系统通过对机载雷达信号处理系统设计和采集设备的选型,实现机载雷达硬件的设计和选择;采用激光雷达与惯性测量单元相结合的方式实现对输电线路点云数据更精确的采集;利用点云数据中的颜色信息和强度信息相结合的方式对点云数据进行分类处理,实现对点云数据信息的处理。通过实验验证了系统的采集误差比只采用激光雷达采集的误差小,且最大为0.21,最小为0.08;系统对不同物体的分类正确率不同,对输电线路分类正确率能达到97%,且较传统方法和单一的基于强度信息的点云数据处理分类方法正确率高。

基于激光雷达的3D目标检测研究综述

近年来,随着自动驾驶技术的快速发展,智能汽车对于环境感知技术的需求也越来越高,由于激光雷达数据具有较高的精度,能够更好的获取环境中的三维信息,已经成为了3D目标检测领域研究的热点。为了给智能汽车提供更加准确的环境信息,对激光雷达3D目标检测领域主要研究内容进行综述。首先,分析了自动驾驶车辆各种环境感知传感器的优缺点;其次,根据3D目标检测算法中数据处理方式的不同,综述了基于点云的检测算法和图像与点云融合的检测算法;然后,梳理了主流自动驾驶数据集及其3D目标检测评估方法;最后对当前点云3D目标检测算法进行总结和展望,结果表明当前研究中2D视图法和多模态融合法对自动驾驶技术发展的重要性。

激光雷达在农业机械中的应用

该文以农业生产中自动驾驶、变量播种施肥和作物生长监测为背景,综述了激光雷达技术在农业机械中的应用研究,通过激光雷达获取地形信息实现精准导航、避障等功能,可以实时监测土壤特性和植被信息,在作物生长过程中通过激光雷达获取植被信息,实现对作物生长情况的实时监测和分析,为农业生产提供数据支持,提高了作物的质量和产量。综上所述,激光雷达技术在农业机械中的应用为推动精准农业的发展提供了重要技术支持和智能化解决方案。

BIM 技术在地下管廊与市政配套工程中应用价值分析

市政领域需要协调的专业很广,无论是市政与路桥、景观与道路、地下管线与地下管廊,可以说,BIM技术可以贯穿设计、施工、运维的全过程,为多专业协同工作提供了可能。本文按照设计到竣工的全过程为时间线,将探索的技术应用点串联成伴随全过程的工作流程,由浅入深地阐述BIM技术在地下管廊与市政配套工程中的应用价值,为建筑业的产业升级提供一定的技术支持与数据支撑。

基于深度滤波的高精度视差图研究

针对由于激光雷达扫描特性所造成的点云拖尾及遮挡区域的歧义投影问题,提出了一种基于深度滤波的视差图像滤波算法,对非结构化的点云数据进行处理分析。首先,利用迭代几何编码代价体(IGEV)计算出双目深度估计视差图;然后将点云投影到对应的彩色图像得到投影视差图,以双目深度估计视差图作为引导图像,在对应的像素位置上对点云投影图进行一致性比较。由于激光雷达在近距离表现不佳,本文还创造性地提出了区分前景和背景的阈值判断方法。与德国卡尔斯鲁厄理工学院和美国芝加哥丰田理工学院(KITTI)计算机视觉算法评测数据集进行了对比实验,其实验结果表明,与KITTI算法相比,该算法在检测精度上提升了0.72%,验证了本文方法的有效性。

多传感器信息融合的复杂巷道形貌三维建图研究

针对井下无人驾驶所面临的巷道构图完整性较差、定位精度较低的问题,提出将多线激光雷达与毫米波雷达进行数据融合。通过坐标系转换将2种雷达进行统一,随后进行数据融合并通过点云分割和点云特征提取实现对巷道的三维图构建。最后,通过井下行车实验验证其在井下的适应性。实验结果表明:通过此技术绘制的巷道三维图,可清晰地显示出巷道内部存在的各项元素。车辆沿X轴、Y轴方向的数据最大误差绝对值分别为0.19 m和0.12 m,各阶段误差率均小于5%。由此可知,本文所提出的技术方法在井下复杂的环境下仍有较好的适应性,为井下无人驾驶技术以及提高辅运系统的智能化提供了一定的参考。

基于机载LiDAR的高山峡谷区滑坡特征分析

针对传统的航空遥感技术与航天卫星遥感技术对高山峡谷区滑坡分析中存在的问题:无法在植被或阴影覆盖处准确地识别地形特征,对于微观地形分析更加无能为力。该论文提出了一种基于机载LiDAR点云的滑坡特征提取方法,包括点云预处理、特征参数提取和滑坡区域划分等步骤。实验结果表明,该方法可以快速、精确地提取出高山峡谷典型区域的滑坡特征,同时提高了滑坡监测的效率和数据准确性,具有实际应用价值,并最大程度上优化了传统技术的不足,较好解决了传统技术受制于地理环境的限制以及精度不足的问题。实现了对高山峡谷区滑坡特征的有效识别和解译。预计该方法将在地质灾害监测和评估等领域得到广泛应用,以提高监测和预警的效率和准确性。

低空航测技术在山地地区大比例尺地形测绘中的应用

无人机低空航测技术能迅速、高效、准确的获取影像、点云等信息,现已发展成为基础地理信息采集的重要手段。结合实际生产项目,探讨无人机航测在山地、高山地区1∶500地形测量的作业过程、成果产品,并针对1∶500大比例尺地形测量规范要求对山地地区成图质量、精度等指标进行研究分析。