激光与红外

作者：齐恩铁

单位：1.长春工程学院,吉林 长春 130012；2.长春中国光学科学技术馆,吉林 长春 130117；3.长春电子科技学院,吉林 长春 130061；

关键词：目标识别;点云提取;红外特征;边界约束

基金：吉林省科技发展计划项目(No.20230203048SF)资助。

为了提高点云目标的识别准确率和识别速率,设计了红外图像获取与激光扫描联合使用的目标识别系统,提出了基于红外边界约束的点云目标提取算法。首先,利用边缘增强和红外特征对红外图像进行灰度化处理。其次,利用目标红外图像区域为点云目标提取提供边界约束,并通过映射比例函数完成二维图像到三维点云的投影,实现坐标系对齐。最后用符合边界约束的点云集合完成目标识别。实验针对复杂背景下车辆目标进行测试,并对比了传统算法和本算法的测试结果。在点云总量增加时,传统算法的检出率从837增至976。本算法从962增至988,受点云总量影响更小。偏角增加会导致本算法准确率降低,但其仍优于传统算法。本算法对伪目标的剔除效果明显,故其准确率稳定性更高。本算法的检出时间仅为传统算法的1/3至1/4。本设计在目标识别准确性和检出时间上均有所提升,具有更好的实用性。

来源：2024年第12期

《激光与红外》期刊编辑部

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