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基于全波形激光雷达数据的隐蔽目标提取方法研究的中期报告
中期报告
一、研究背景与意义
全波形激光雷达技术是当前高精度、高精度三维测绘的主流技术之一，在城市三维建模、地质灾害预警与评估、环境监测等领域得到广泛应用。然而，全波形激光雷达数据中隐蔽目标提取问题一直是该技术应用所面临的难题之一。隐蔽目标包括建筑物室内、山洞、地下矿井、管道、桥梁空心结构等场景，这些场景的特点是空间复杂且无法直接观测到，因此提取隐蔽目标的精度受到限制。
本研究旨在针对全波形激光雷达数据的隐蔽目标提取问题，提出一种基于数据处理和机器学习方法相结合的隐蔽目标提取方法。该方法将全波形激光雷达数据预处理后，利用机器学习模型对数据进行分析学习，确定隐蔽目标的位置、形状和大小等信息，从而更加准确地提取隐蔽目标。
二、研究进展
1.数据预处理
首先，对全波形激光雷达数据进行预处理，包括去除噪声、对地面进行平面化处理和数据分割等步骤。去除噪声可采用滤波器，平面化处理可采用线性回归拟合算法。数据分割可采用自适应区域生长算法，将数据划分为不同的地物子区域。
2.机器学习模型设计与训练
接着，利用机器学习模型对数据进行分析学习，确定隐蔽目标的位置、形状和大小等信息。本研究采用基于深度学习的目标检测算法YOLOv3进行训练。训练数据集包括不同类型的隐蔽目标，如建筑物室内、山洞、地下矿井、管道、桥梁空心结构等场景。同时，对不同光线、角度下的数据进行拓展，使模型具有更好的鲁棒性。
3.隐蔽目标提取
最后，利用训练好的机器学习模型对数据进行隐蔽目标提取。具体而言可以采用以下方法：
（1）将全波形激光雷达数据输入到机器学习模型中，对不同子区域进行目标检测。
（2）根据检测到的目标位置和形状，结合全波形数据的强度、反射率等信息，进一步优化目标提取的准确度和精度。
三、研究计划
下一阶段的工作计划如下：
1.设计和实现数据预处理流程，并对处理效果进行评估。
2.收集和标注隐蔽目标的数据集，进行模型训练，并对训练效果进行评估。
3.针对模型检测结果进行优化和调优，提高隐蔽目标提取的准确度和精度。
4.测试和评估优化后的隐蔽目标提取方法。
5.完善论文写作，并准备论文投稿。
四、参考文献
[1]张利平,郑金发.激光雷达技术在地质灾害研究中的应用现状[J].山地科学学报,2018,36(04):381-388.
[2]梁强,安科城,席一凡,等.基于全波形激光雷达的管道内部三维重建方法[J].武汉大学学报(工学版),2020,53(02):157-162.
[3]RedmonJ,FarhadiA.YOLOv3:Anincrementalimprovement[J].arXivpreprintarXiv:1804.02767,2018.