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。