基于RGB图像和三维点云的高架轨行区异物侵占识别方法
本发明涉及图像识别技术领域,具体涉及一种基于RGB图像和三维点云的高架轨行区异物侵占识别方法,该方法包括S1:分别获取高架轨行区具有异物的第一RGB图像与第一深度图像;S2:基于第一RGB图像得到训练集与测试集;S3:基于第一深度图像计算出异物的第一距离及体积并建立验证数据库;S4:建立CNN神经网络模型并通过第一RGB图像进行训练、测试;S5:将实时采集的第二RGB图像输入训练完成后的CNN神经网络模型进行异物侵占识别;S6:基于对应的第二深度图像计算出异物的第二距离及体积,调用验证数据库中同类异物的第一距离及体积数进行验证,在小于差异阈值时发出异物侵占警报,其能够降低高架轨行区异物侵占识别过程中产生的误报率。