基于多源传感器数据融合的三维场景重建

摘要

针对特定校园场景重建结果中存在的目标冗余等情况,提出了一种相机RGB位图和激光雷达数据融合的方法。在三维重建领域,通过数据融合的方法剔除特定场景中无关目标以实现三维场景重现。首先使用轻量级的LeGO-LOAM算法,将不同类型的特征点进行特征提取与匹配,融合不同时刻的点云完成点云地图的重现;然后对构建的点云地图中可能存在的无关目标,借助多源传感器数据和深度学习在计算机视觉领域中的应用技术,在三维空间中进行目标检测与剔除。对于点云地图建模与目标检测2个不同过程,采用点云配准的方法对其进行算法融合,最终完成校园环境下的场景重现。实验结果表明,基于多源数据融合的方法可有效地将三维建模与目标检测2个过程进行结合,完成校园场景下无冗余目标的点云地图构建。该方法可应用于智慧城市、无人驾驶等领域,具有实际应用价值。