基于PointNet网络的船艇尾浪识别与去除方法

    公开(公告)号:CN112464994A

    公开(公告)日:2021-03-09

    申请号:CN202011225901.2

    申请日:2020-11-05

    Abstract: 基于PointNet网络的船艇尾浪识别与去除方法,步骤如下:S1:利用激光雷达实时获取无人艇360°范围的点云数据;S2:对点云数据进行去噪处理;S3:对去噪处理的点云数据进行欧几里得距离聚类,获得可疑目标列表;S4:构建PointNet深度学习模型,并装载已训练好的权重参数;S5:将聚类后的点云子集输入PointNet深度学习模型中进行分类识别;S6:将识别为尾浪目标的点云子集从可疑目标列表中去除;S7:判断每个尾浪目标是无人艇自身产生的尾浪还是其它船艇产生的尾浪,非自身尾浪情况下通过尾浪位置对水面船艇目标进行定位;S8:将水面障碍物探测结果发送给无人艇控制平台。本发明利用PointNet深度学习模型实现船艇尾浪的快速识别和去除,并基于尾浪识别结果对目标船艇进行定位,提升了激光雷达在水面应用的适应能力。

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