[发明专利]基于激光雷达二次回波点云数据的铁路栅栏建模与识别方法

权利要求书

1.一种基于激光雷达二次回波点云数据的铁路栅栏建模与识别方法，其特征在于，使用基站和无人机，包括如下步骤：

S1.飞行准备：进行飞行空域申请，航线规划，实地踏勘及设备配件的检查，进行无人机现场空载飞行测试；

S2.巡线过程：所述无人机根据所述航线规划的预设定航线飞行并采集数据；

S3.点云数据处理：包括点云去噪声、点云简化、点云配准以及点云补洞；

S4.点云分类：使用深度学习PointNet++算法对铁路防护栏周围的点云数据进行分类，将防护栏的点云信息统一，与其他点云信息分割开；

S5.提取防护栏轮廓：使用PointNet Layer作为铁路防护栏特征提取算法，对防护栏轮廓点云信息进行提取；

S6.建立特征数据库：将提取好的防护栏轮廓点云信息传送至数据库中保存，记录相似信息，把防护栏点云信息归为一类；

S7.防护栏点云识别：采用识别算法MVX-Net进行防护栏点云识别。

2.根据权利要求1所述的基于激光雷达二次回波点云数据的铁路栅栏建模与识别方法，其特征在于，所述无人机根据所述航线规划的预设定航线飞行并采集数据，包括：进行航线重叠度不小于三分之二的搭载激光雷达的飞行，所述基站采集GNSS+IMU数据，激光雷达同时采集LIDAR数据和影像数据并传输到所述基站，所述基站进行GNSS+IMU的联合解算，实时绘制出所述无人机的轨迹数据。

3.根据权利要求1所述的基于激光雷达二次回波点云数据的铁路栅栏建模与识别方法，其特征在于，所述S3.点云数据处理进一步包括：将不同角度扫描的点云统一到同一坐标系下，进行点云滤波，滤除植被的影响，保留铁路防护栏的基本数据信息。

4.根据权利要求1所述的基于激光雷达二次回波点云数据的铁路栅栏建模与识别方法，其特征在于，所述使用PointNet Layer作为铁路防护栏特征提取算法，对防护栏轮廓点云信息进行提取包括：

先将neighborhood的坐标转换为相对于centroid的相对坐标；

再使用原始版本的PointNet作特征提取，提取到的特征作为centroid的特征，原本的neighborhood则不必再用，centroid作为下一个set abstraction levels的输入。

5.根据权利要求1所述的基于激光雷达二次回波点云数据的铁路栅栏建模与识别方法，其特征在于，所述采用识别算法MVX-Net进行防护栏点云识别包括：2D检测网络、VoxelNet、多通道融合。

6.一种基于激光雷达二次回波点云数据的铁路栅栏建模与识别装置，其特征在于，包括基站和无人机，以及：

飞行准备单元：用于进行飞行空域申请，航线规划，实地踏勘及设备配件的检查，进行无人机现场空载飞行测试；

巡线过程单元：用于所述无人机根据所述航线规划的预设定航线飞行并采集数据；

点云数据处理单元：用于包括点云去噪声、点云简化、点云配准以及点云补洞；

点云分类单元：用于使用深度学习PointNet++算法对铁路防护栏周围的点云数据进行分类，将防护栏的点云信息统一，与其他点云信息分割开；

提取防护栏轮廓单元：用于使用PointNet Layer作为铁路防护栏特征提取算法，对防护栏轮廓点云信息进行提取；

建立特征数据库单元：用于将提取好的防护栏轮廓点云信息传送至数据库中保存，记录相似信息，把防护栏点云信息归为一类；

防护栏点云识别单元：用于采用识别算法MVX-Net进行防护栏点云识别。

7.根据权利要求6所述的基于激光雷达二次回波点云数据的铁路栅栏建模与识别装置，其特征在于，所述点云数据处理单元进一步用于将不同角度扫描的点云统一到同一坐标系下，进行点云滤波，滤除植被的影响，保留铁路防护栏的基本数据信息。