中国博士后科学基金(20100481511)
- 作品数:7 被引量:92H指数:5
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- 相关机构:国防科学技术大学中国人民解放军77108部队中国人民解放军空军雷达学院更多>>
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- 相关领域:电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于粒子群优化的点云场景拼接算法被引量:2
- 2013年
- 多视点三维点点云场景拼接是解决激光三维主动成像目标自遮挡或被遮挡情况下目标数据不完全问题的一种有效方法,它将直接影响到后续的目标检测与识别处理。提出了一种基于粒子群优化(PSO)的点云拼接算法,该方法通过计算点云的投影分布熵,构建并估计场景的独立坐标系,由此计算得到两者之间的空间变换关系,获取场景拼接初值。在此基础上,构建场景拼接目标函数,利用PSO方法,对目标函数进行优化,优化过程中利用最小概率误判法计算点云之间的匹配关系,最终获取拼接点云之间最优的空间变换关系,实现多视点场景的精确拼接。仿真实验结果表明,本文方法是一种有效可行的方法。
- 张军谭志国鲁敏黄毅赵键
- 关键词:激光光学粒子群优化算法
- 激光雷达目标三维姿态估计被引量:27
- 2012年
- 针对现有激光雷达目标姿态估计算法对遮挡较为敏感的问题,提出了一种新的三维姿态估计算法。分析了现有算法的内在本质和地面装甲目标固有的表面结构特性,提出了投影点云密度熵(PDE)特征,研究了PDE特征与目标姿态的内在关系,给出了对目标点云迭代地进行旋转投影并寻找PDE最小值以实现三维姿态估计的方法。采用25类地面装甲目标的激光雷达点云数据进行仿真实验,分析了自遮挡、遮挡以及噪声下的估计性能,讨论了参数选择对估算结果的影响。实验结果表明,本文方法在自遮挡下的估计误差小于3°,在遮挡率达到80%时的估计误差小于10°。实验显示,本文方法对遮挡和噪声具有很强的稳健性,且收敛迅速,能很好地实现激光雷达目标三维姿态估计。
- 郭裕兰万建伟鲁敏谭志国
- 关键词:激光雷达目标识别遮挡
- 一种新的点云拼接算法被引量:23
- 2012年
- 迭代最近点(ICP)算法广泛运用于三维点云数据的多视拼接,其精度和迭代收敛性严重依赖于待拼接数据的初始拼接位置,这就决定ICP只能是一个性能优越的精确拼接算法。粗拼接算法旨在为ICP提供一个良好的初始拼接位置。基于信息论中熵的概念,分析了点云的空间分布规律与所处位置的关系,在此基础上提出了一种新的粗拼接算法—迭代最小空间分布熵法。实验表明,该算法有效可行,可以提供很好的初始拼接位置,在误差允许范围内,该算法可以直接实现点云拼接。
- 左超鲁敏谭志国郭裕兰
- 关键词:遥感三维点云迭代最近点
- 一种调频步进雷达信号运动补偿新算法被引量:4
- 2012年
- 基于调频步进雷达信号是一种速度敏感信号,需要进行严格的运动补偿,文中详细推导了调频步进雷达信号2次脉冲压缩处理的理论表达式,分析了目标运动带来的距离耦合项,并对经典运动补偿方法进行了理论推导和研究。同时,还提出利用步进频体制的距离-多普勒耦合效应,只需一次补偿的新方法,仿真实验验证了该方法的有效性。
- 欧建平胡延平李广柱陈付彬谭志国
- 关键词:调频步进
- 距离图像局部特征提取方法综述被引量:13
- 2012年
- 基于距离图像的三维目标识别是计算机视觉领域的研究热点,而局部特征提取则是实现遮挡和复杂场景下三维目标识别的关键.文中首先介绍距离图像及其表示形式,详细分析法向量、曲率和形状索引等微分几何属性.进而将局部特征检测方法分类为固定尺度和自适应尺度方法,将局部特征描述方法分类为基于深度信息、基于点云空间分布和基于几何属性分布的方法,并对各种具体算法进行阐述、分析和定性评价.最后对现有方法进行归纳总结,并指出所面临的挑战及进一步研究的方向.
- 郭裕兰鲁敏谭志国万建伟
- 基于投影分布熵的多视点三维点云场景拼接方法被引量:6
- 2012年
- 多视点三维点云场景拼接是解决激光三维主动成像目标自遮挡或被遮挡情况下目标数据不完全问题的一种有效方法,它将直接影响到后续的目标检测与识别处理。通过点云投影分布熵对场景独立坐标系进行估计,由此计算待拼接场景之间的空间变换参数,最后通过退火最近点迭代(ICP)方法,实现多视点场景的精确拼接。仿真实验结果表明,此方法是一种有效可行的方法。
- 谭志国鲁敏郭裕兰左超
- 关键词:激光光学三维点云
- 采用投影轮廓特征的激光雷达快速目标识别被引量:18
- 2012年
- 激光雷达可以获得目标的三维形状信息,已成为目标识别领域新的研究热点。针对传统匹配识别算法计算量大的问题,提出了一种快速的激光雷达目标识别方法。采用由粗到精的策略,提出了一种新的点云正交投影轮廓特征(PCF)实现模型的快速预选,在此基础上利用迭代最近点(ICP)算法将目标与模型点云精确匹配,并综合利用特征匹配和点云匹配信息构建相似性度量实现目标识别。采用25类地面装甲目标在96个不同视角下的点云数据进行实验,结果表明该算法的运算效率远优于逐一匹配法,且对目标姿态估计误差和目标遮挡具有很强的稳健性,具有较好的综合性能和应用推广价值。
- 郭裕兰鲁敏谭志国万建伟
- 关键词:激光光学激光雷达目标识别迭代最近点