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面向轮轨参数测量的点云轮廓提取方法研究

面向轮轨参数测量的点云轮廓提取方法研究

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作者：梁宏伟北京交通大学

学位级别：硕士

随着我国高速铁路迅速发展,高速铁路总里程已位居世界第一,我国已从大规模的铁路建设转变为长期安全运营阶段,因此,对列车运行状态进行监测从而保障铁路运行安全具有十分重要的意义。随着立体视觉研究的不断深入,点云数据的获取越来越... 详细信息

随着我国高速铁路迅速发展,高速铁路总里程已位居世界第一,我国已从大规模的铁路建设转变为长期安全运营阶段,因此,对列车运行状态进行监测从而保障铁路运行安全具有十分重要的意义。随着立体视觉研究的不断深入,点云数据的获取越来越准确高效,基于点云数据进行目标检测与测量成为研究热点。通过对目标点云轮廓信息的提取可以实现目标几何姿态的测量,但轮廓信息提取的精度对测量精度具有很大影响,因此本文主要对点云轮廓提取方法进行研究,并基于轮轨点云的轮廓信息实现参数测量,具体研究内容如下:(1)针对轮轨点云边缘点和非边缘点数量上的不平衡性以及边缘特征提取对邻域点的选取敏感的问题,提出了一种基于UNet++和注意力机制的点云边缘检测算法。该算法首次将图像领域UNet++网络应用于点云领域,增强了对细节特征的捕获能力;加入混合注意力机制,包括空间注意力和通道注意力,分别从空间位置的角度和特征通道的角度加强对边缘信息的感知能力;通过加权交叉熵损失函数加大边缘点对总损失的影响从而加强模型对边缘信息的学习能力。定性实验和对比实验结果表明,本文提出的模型在各个指标上都优于其他方法,并且对于稀疏点云和噪声点云的鲁棒性也更强。此外,通过消融实验证明了所提出各个模块的有效性。(2)针对多条边缘线交汇区域的轮廓信息检测不准确的问题,提出了一种基于局部邻域统计信息的点云边缘和角点联合检测算法。该算法首次对边缘检测和角点检测的联合任务进行研究,提出了一种基于点云局部邻域统计信息的轮廓特征表示方式,可以有效的对非轮廓区域、边缘区域和角点区域进行区分,并通过控制邻域点个数获得多尺度特征,将多尺度特征输入到一个简单紧凑的网络获得边缘和角点粗提取结果,最后将粗提取结果送入边缘-角点联合细化模块对两个任务的结果进行联合优化。定性实验和对比实验结果表明,本文提出的模型可以提取到更精确的边缘和角点。此外,消融实验也证明了所提出各个模块的有效性和参数设置的合理性。(3)针对铁路运行实时安全检测所要求的精度和速度问题,提出了一种轮轨关键结构检测及几何参数测量方法。首先针对缺乏有标注数据集的问题,构建了具有边缘标注和接触姿态参数标注的轮轨数据集,然后通过点云的轮廓提取算法对轮轨点云提取轮廓信息并基于轮廓信息获取关键结构,最后根据关键结构计算轮轨接触姿态参数实现参数测量任务。

关键词：点云轮廓提取轮轨接触姿态参数测量边缘检测角点检测

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