针对散料杂货港口需要检测靠离泊大型散货船以避免事故的需求,考虑到船体方形系数大的特点,将完整船体的检测任务简化为对船只近岸侧外壁的平面特征提取任务,因此,提出了一种基于快速点特征直方图(Fast point feature histogram,FPFH)...针对散料杂货港口需要检测靠离泊大型散货船以避免事故的需求,考虑到船体方形系数大的特点,将完整船体的检测任务简化为对船只近岸侧外壁的平面特征提取任务,因此,提出了一种基于快速点特征直方图(Fast point feature histogram,FPFH)的模板匹配与改进的M采样估计一致性(M-estimate sample consensus,MSAC)平面拟合的船只近岸侧外壁平面特征提取方法。首先根据现场情况等先验知识设定模板点云,在采集原始点云后进行预处理,获得目标点云;然后估计法向量,计算FPFH特征并进行模板匹配,获得船只近岸侧外壁平面点云;根据船只近岸侧外壁平面点云的法向量方向进行层次密度聚类(Hierarchical density-based spatial clustering of applications with noise,HDBSCAN),再进行考虑法向量因子的MSAC平面拟合,从而提取出靠离泊船只近岸侧外壁的平面特征。经现场数据验证,该方法比现有方法具有更低的平均相对误差,且处理每帧点云用时的标准差也更低,帧均用时也低于雷达每帧采样用时,可以满足现场实时性需求。展开更多
文摘针对散料杂货港口需要检测靠离泊大型散货船以避免事故的需求,考虑到船体方形系数大的特点,将完整船体的检测任务简化为对船只近岸侧外壁的平面特征提取任务,因此,提出了一种基于快速点特征直方图(Fast point feature histogram,FPFH)的模板匹配与改进的M采样估计一致性(M-estimate sample consensus,MSAC)平面拟合的船只近岸侧外壁平面特征提取方法。首先根据现场情况等先验知识设定模板点云,在采集原始点云后进行预处理,获得目标点云;然后估计法向量,计算FPFH特征并进行模板匹配,获得船只近岸侧外壁平面点云;根据船只近岸侧外壁平面点云的法向量方向进行层次密度聚类(Hierarchical density-based spatial clustering of applications with noise,HDBSCAN),再进行考虑法向量因子的MSAC平面拟合,从而提取出靠离泊船只近岸侧外壁的平面特征。经现场数据验证,该方法比现有方法具有更低的平均相对误差,且处理每帧点云用时的标准差也更低,帧均用时也低于雷达每帧采样用时,可以满足现场实时性需求。
