面向车载激光扫描数据的道路目标精细化鲁棒提取

发布时间：2017-12-09 22:20

  本文关键词：面向车载激光扫描数据的道路目标精细化鲁棒提取

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【摘要】：精确的三维道路信息,对于交通运输、城市规划、道路网建设、三维道路建模等具有重要意义。车载移动测量系统作为一项高新测绘技术能快速、准确地获取三维激光点云,适用于大场景的道路提取与建模。本文提出了一种从车载激光点云中快速精细化提取三维道路及其边界的方法。该方法首先利用车载激光点云的空间特征对点云进行自适应分段,然后利用先验知识与规则提取候选的道路及其边界,并根据道路边界的线状特征,对所提取的道路边界进行跟踪及矢量化,最后得到道路的参数。为了验证本方法的有效性,试验采用了3组不同道路场景的数据进行验证,结果表明提取结果的准确度、完整度及检测质量都达到了90%以上。定量与定性的结果分析表明,本文方法对于不同复杂场景下不同点密度的数据具有很好的适应性,能快速、鲁棒地提取大场景内的道路及其边界。
【作者单位】： 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(41371431)
【分类号】：P235
【正文快照】： 1引言道路在交通运输、城市规划、“智慧城市”等领域都占有举足轻重的地位,准确且高精度的道路几何信息对于灾害管理、应急响应、交通事故分析等有重要的作用[1-4]。遥感数据(如航空或卫星影像,以及机载激光雷达数据)提取道路信息,一直是摄影测量与遥感领域研究的热点,但是,

【共引文献】

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1 冯裴裴;杨风暴;卫红;梁若飞;刘丹;;不确定性理论在激光雷达数据地物分类方面的应用研究进展[J];光电技术应用;2015年05期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 冯义从;车载LiDAR点云的建筑物立面信息快速自动提取[D];西南交通大学;2014年

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本文编号：1272067