【摘 要】
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为准确定位物流信息,降低货物丢失概率,提出了基于激光点云特征匹配的物流分拣目标实时跟踪方法。通过激光三维扫描采集点云数据,经过奇异值分解与坐标转换实现孤立点云数据合并,利用中值滤波算法进行噪声过滤,通过对图像帧的分割处理采集目标边缘轮廓;将全局与局部轮廓特征匹配方式计算轮廓点数量与特征向量;分别获取物流分拣目标跟踪中心的测量值与预测值,综合考虑匹配置信度、测量值和预测值之间的约束关系,确定目标跟踪
【基金项目】
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广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(No.2020KY19027); 国家社会科学重大基金资助项目(No.14ZDA069); 国家社会科学基金资助项目(No.15BJL032);
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为准确定位物流信息,降低货物丢失概率,提出了基于激光点云特征匹配的物流分拣目标实时跟踪方法。通过激光三维扫描采集点云数据,经过奇异值分解与坐标转换实现孤立点云数据合并,利用中值滤波算法进行噪声过滤,通过对图像帧的分割处理采集目标边缘轮廓;将全局与局部轮廓特征匹配方式计算轮廓点数量与特征向量;分别获取物流分拣目标跟踪中心的测量值与预测值,综合考虑匹配置信度、测量值和预测值之间的约束关系,确定目标跟踪位置。仿真分析表明,该方法能有效去除点云数据噪声,且跟踪轨迹与实际轨迹吻合度较高。
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