基于点云数据实时配准算法的桥梁结构复杂缺陷形态识别

基于点云数据实时配准算法的桥梁结构复杂缺陷形态识别
摘要：桥梁结构损伤检测过程中,大多依托于二维图像完成结构复杂缺陷的形态识别,只考虑表面的灰度和纹理等信息,使得识别结果的平均精度均值（mAP）较低。因此,提出基于点云数据实时配准算法的桥梁结构复杂缺陷形态识别方法。首先采用激光扫描仪和传感器设备,采集桥梁结构三维点云数据,并运用基于密度的聚类算法进行点云数据聚类分割,实现点云数据去噪处理；然后利用柔性动作-评价（SAC）配准算法、改进迭代最近点（ICP）配准算法进行点云数据实时配准,考虑深度、高度等第三维属性完成复杂缺陷区域检测；最后针对缺陷区域的测量点分别计算结构位移函数,基于此识别出缺陷的具体形态。试验结果表明,所提方法得出的复杂缺陷形态识别结果的mAP值大于0.92,基本满足了桥梁检测要求。

标题：基于点云数据实时配准算法的桥梁结构复杂缺陷形态识别

作者：李沛东,

关键词：三维点云数据,点云配准,去噪处理,形变特征,

发表日期：2024年6月

2025-1-19 14:29 上传 基于点云数据实时配准算法的桥梁结构复杂缺陷形态识别.pdf

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