【摘 要】
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我国是一个极度依赖煤炭的国家，对于煤炭的数量统计对我国发展具有重大现实意义。但是大型煤炭矿区的煤堆体积庞大，数量惊人，很难用传统的人工测量方法进行统计，为解决这一难题，本文提出了一种利用激光雷达并结合神经网络的体积测量方法。首先，利用激光雷达扫描煤堆表面绘制其三维点云图像，并结合Meshlab软件和Cloud Compare软件对点云进行降噪和补全，形成较为完整简洁的点云模型，并建立数据集；其次，
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我国是一个极度依赖煤炭的国家，对于煤炭的数量统计对我国发展具有重大现实意义。但是大型煤炭矿区的煤堆体积庞大，数量惊人，很难用传统的人工测量方法进行统计，为解决这一难题，本文提出了一种利用激光雷达并结合神经网络的体积测量方法。首先，利用激光雷达扫描煤堆表面绘制其三维点云图像，并结合Meshlab软件和Cloud Compare软件对点云进行降噪和补全，形成较为完整简洁的点云模型，并建立数据集；其次，训练Point-Net神经网络，利用训练好的网络模型对点云数据进行分割；最后，利用Matlab软件进行体积计算。通过模拟实验可知，相较于传统测量，该方法具有精度高、速度快、无需进行接触测量等优点，能够满足大型煤炭矿区煤堆的体积测量需求；相较于真实体积，该方法计算结果偏小，这是由于Point-Net神经网络未能识别出全部的煤堆点云数据，可以通过对神经网络进行后续训练来加以改进。
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