铁路场景三维点云分割与分类识别算法

摘要

铁路限界侵入检测对保障高速铁路安全具有重要意义,基于激光三维点云分割与分类识别的异物侵入检测具有准确、直观的优点,在诸如隧道口和站台的铁路重点区域监测中具有广泛应用前景。设计了一种带动二维激光雷达进行俯仰运动的装置用于铁路三维点云的采集,基于法线方向一致性原则提出采用区域生长分割算法解决欧氏聚类分割和随机采样一致性(RANSAC)分割造成的过分割和欠分割问题;针对分割后的单物体点云,提出利用视点特征直方图(VFH)进行不同目标的三维点云特征提取,基于不同物体VFH建立KD树,并利用最近点搜索方法完成单物体点云分类识别。铁路场景典型物体的分类实验结果表明,本算法对铁路场景典型物体的分类识别准确率大于90%。