一种基于LiDAR点云数据的目标识别监测方法

    公开(公告)号:CN113298163A

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN202110596783.4

    申请日:2021-05-31

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/04 G06K9/00

    摘要: 本发明是一种基于LiDAR点云数据的目标识别监测方法,包括以下步骤:1)采用激光雷达探测变电站工作人员获得稀疏的点云数据,将代表三维几何信息的原始点云数据喂入PointRCNN神经网络提取特征,第一阶段提取前景点,生成感兴趣区域RoI,第二阶段对生成的框进行细化;所述PointRCNN的特征提取网络是基于PointNet++的网络,特征提取部分由多层感知器MLP(multi‑layer perception)、T‑Net和Max‑pooling层组成;2)使用基于层的累积模块对点云数据进行累加,以增强对象的语义信息;3)使用随机森林算法对特征进行分类,判断出工作人员是否戴有安全帽;本发明可以实现全体24小时的、大场景的环境感知的、高精度的相关人员监测,克服了远距离小目标语义信息不足的缺点。