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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明提供一种面向铁路大范围巡检的强泛化点云配准方法及系统，属于图像数据处理技术领域，本发明提供的配准方法能够满足在实际采集的铁路及周围环境点云数据集不足以训练的情况下，直接将训练好的模型用于特征提取，从而达到较高的配准准确率。通过点云配准技术，将历次巡检获取的数据与基准数据进行对比分析，可以实现对铁路及周边设备的监测；并且，多幅铁路点云数据的融合，可以获得完整的铁路线路信息以及周边环境信息，为人工巡检、排除隐患及故障提供最优路线。因此，点云配准技术在铁路巡检过程中有巨大潜力。
主权项：1.一种面向铁路大范围巡检的强泛化点云配准方法，其特征在于，包括：获取铁路及周边环境点云数据，形成数据集；读取数据集中不同时间点的点云数据，构建源点云；将源点云2作为目标点云，对源点云1和目标点云进行去噪、滤波预处理；将源点云1与目标点云输入至预先构建好的基于深度学习的特征学习网络中，通过调整该网络中的参数设置，得到适用于处理铁路大范围巡检点云数据的参数，最终获取具有强泛化能力的点云特征描述子；其中，基于深度学习的特征学习网络包括空间点的旋转模块、映射过程以及特征提取模块：其中，所述空间点的旋转模块是指通过旋转，消除点云关于Z轴自由度以及关于X-Y平面的自由度；所述映射过程是将局部球形点云映射成圆柱体点云；所述特征提取模块是指对消除自由度之后的源点云1与目标点云进行特征的提取；根据提取得到的特征，使用随机采样一致性算法得到最终源点云与目标点云之间的变换参数；根据得到的刚性变化参数衡量配准准确率，完成大范围巡检过程中的点云配准要求。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 面向铁路大范围巡检的强泛化点云配准方法及系统
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