毕业论文 ｜ 基于激光雷达的超市物品建模与货架物品识别系统（附完整matlab代码）

文章目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• • 1.1 研究背景与意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • • 1.2.1 激光雷达感知技术研究现状
    • 1.2.2 零售场景智能化应用研究现状
  • 1.3 论文主要研究内容
  • 1.4 论文结构安排
• 第2章 系统总体设计
• • 2.1 系统需求分析
  • 2.2 系统总体架构
  • 2.3 硬件平台与软件环境
  • • 2.3.1 激光雷达选型
    • 2.3.2 数据处理平台
    • 2.3.3 软件开发环境
  • 2.4 本章小结
• 第3章 激光雷达数据采集与预处理
• • 3.1 激光雷达工作原理
  • • 3.1.1 脉冲测距原理
    • 3.1.2 二维激光雷达到三维点云的转换
  • 3.2 点云数据格式与读取
  • 3.3 点云滤波与去噪
  • • 3.3.1 统计离群点滤波
    • 3.3.2 直通滤波
  • 3.4 点云下采样
  • • 3.4.1 体素网格下采样
    • 3.4.2 随机下采样
  • 3.5 预处理算法MATLAB实现
• 第4章 超市场景三维建模
• • 4.1 三维重建方法概述
  • 4.2 货架结构建模
  • • 4.2.1 平面分割与提取
    • 4.2.2 货架层板识别
  • 4.3 商品区域分割
  • • 4.3.1 欧氏聚类分割
    • 4.3.2 区域生长分割
  • 4.4 建模算法MATLAB实现
  • 4.5 本章小结
• 第5章 基于点云的物品识别
• • 5.1 目标识别方法概述
  • 5.2 三维特征提取
  • • 5.2.1 点特征直方图（PFH）
    • 5.2.2 视点特征直方图（VFH）
    • 5.2.3 形状分布特征（ESF）
  • 5.3 基于模板匹配的识别
  • • 5.3.1 模板库构建
    • 5.3.2 相似度度量
  • 5.4 基于机器学习的识别
  • • 5.4.1 特征降维
    • 5.4.2 分类器设计
  • 5.5 识别算法MATLAB实现
  • 5.6 本章小结
• 第6章 系统仿真与结果分析
• • 6.1 仿真场景设计
  • 6.2 建模结果分析
  • 6.3 识别结果分析
  • 6.4 性能评估
  • 6.5 本章小结
• 第7章 总结与展望
• • 7.1 论文工作总结
  • 7.2 未来研究方向
• 参考文献
• • 附录A 完整MATLAB源代码（主程序与完整系统集成）
  • • 代码说明：