点云虚实融合数据增强的物体识别研究

来源：机械与电子杂志2026年第01期北京时间：

作者：钟世龙;张代聪;罗宝琪;张伟;曲政;秦志超

单位： (西安工程大学机电工程学院,陕西 西安 710048)

摘要：针对仓储环境中物体识别任务面临的三维点云数据采集成本高与标注效率低的问题,提出了一种融合真实与虚拟数据的点云增强方法。该方法首先通过三维建模与STL格式转换构建虚拟物体模型,并基于三角面片顶点生成初始点云;进而通过线性插值增加点云密度,并基于多视角投影生成不完整虚拟点云;在虚实融合阶段,对真实点云进行中位数高度校正,并删除与虚拟包围盒重叠的区域,以消除“浮空”或“穿透”问题;最后将点云法向量转化为二维高度图与梯度场,生成伪彩色图像以增强特征表达。在煤炭仓储场景中的实验表明,基于融合数据训练的识别模型准确率、召回率和F1分数分别达到99.3%、99.6%和99.4%。该研究为仓储环境下的物体识别提供了一种低成本、高精度的点云增强解决方案。

关键词：虚实点云;多视角的不完整点云;点云虚实融合;伪彩色图像