典型文献
基于红外特征的三维目标识别算法研究
文献摘要：
基于三维特征的目标识别存在相似点云域容易误判、总数据运算量大等问题,而造成目标检出率低和误判率高.为了提高目标识别准确度与速度,提出了基于红外特征的三维目标识别算法.系统同时获取目标区域的二维红外图像与三维点云数据,利用目标红外特性的显著特征获得目标的投影范围,并计算系统与目标的位姿关系.根据红外特征映射关系计算点云数据中目标的限定范围,由此大幅缩减需要匹配计算的点云总量.在相同背景条件下对同一目标车辆进行测试,记录分析了3种不同测试角度条件下的识别数据.结果显示,传统点云识别算法的目标检出率均值为93.4%,误判率均值为19.5%,收敛耗时4.77 s.本算法的目标检出率均值为98.7%,误判率均值为1.5%,收敛耗时1.23 s.由此可见,基于红外特征的目标识别算法的检出率和误判率都更有优势,且处理速度更快.
文献关键词：
目标识别;红外特征;数据融合;限定范围
中图分类号：
作者姓名：
夏琰
作者机构：
长春职业技术学院 信息学院,吉林 长春130033
文献出处：
引用格式：
[1]夏琰-.基于红外特征的三维目标识别算法研究)[J].红外技术,2022(11):1161-1166
A类：
B类：
红外特征,三维目标识别,目标识别算法,算法研究,三维特征,别存,相似点,运算量,误判率,目标区域,二维红外,红外图像,三维点云数据,红外特性,显著特征,计算系统,位姿,特征映射,映射关系,限定范围,匹配计算,目标车辆,记录分析,别数,点云识别,处理速度,数据融合
AB值：
0.335637
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
