成果名称：	一种基于机器学习的铁路点云特征提取方法	关键字：		应用行业：
高新技术领域：		所在地：		知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	ZL202111487560	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：		成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：		课题来源：
第一完成单位名称：	华北理工大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：		交易价格(万)：	2.00	所属十强产业：

本发明公开一种基于机器学习的铁路点云特征提取方法，包括以下步骤：点云特征确立：针对点云图像分布，确立特征提取的对象；点云裁剪：对原始千万级别的点云数量进行裁剪，针对部分点云进行处理；目标分割：运用机器学习中的DBSCAN聚类对裁剪后的点云数据进行分割，提取Ⅰ类特征；特征提取：采用基于RANSAC的平面拟合算法对地面点云数据进行处理，提取出Ⅱ类特征；滤波处理：对初步提取的枕木和铁轨数据进行滤波处理；枕木精细提取：提取关键点，构建矩形邻域，最终提取枕木点。本发明提出一种基于矩形邻域的枕木提取算法，寻找并自动生成关键点，构建四点式矩形邻域，结合叉乘性质精确提取枕木特征，达到较高的准确性。