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对移动车载激光测量LandMark系统获取的路面激光点云数据进行研究,结合激光点云的回波反射率、扫描角,以及量测距离等特征信息与道路标线的属性信息,提出了一种基于车载激光点云的道路标线自动识别与提取算法。从点云中提取道路标线,采用最小二乘线性最优拟合算法对提取的标线点云进行拟合,生成道路标线的CAD轮廓线,实现道路标线的自动化识别。以移动车载LandMark系统的Sick激光扫描仪获取的路面激光点云为例进行实验,实验结果表明该方法的可行性和有效性。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(7)
杆目标是城市中重要的基础设施,其自动提取对智慧城市数据快速更新具有重要意义。车载移动测量系统可以快速获取道路两侧地物的高精度点云数据。针对车载点云提出了一种基于杆圆弧特征的杆目标自动提取方法,首先根据单条和相邻多条扫描线上目标分布形态,对原始点云中的非杆柱状部分进行聚类去噪;然后运用约束随机抽样一致性(random sample consensus, RANSAC)检验算子搜索圆弧状点集,对其三维特征进行统计分析,精确识别杆柱状部分;最后根据目标点云空间形态动态确定区域生长条件,搜索杆目标的完整点云。实验分析结果表明,该方法能有效降低杆目标提取中邻近非杆地物的干扰,具有较强的自适应能力。 相似文献
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车载激光扫描系统获取的复杂道路环境点云数据量大、目标复杂,难以有效提取出道路的点云。本文通过分析扫描线上激光点云的空间分布和统计特征,提出一种适用于复杂道路环境的道路点云自动提取方法。该方法首先根据点的扫描角度或GPS时间信息提取扫描线;利用移动窗口法进行高程滤波,提取地面点云,然后采用基于路坎模型的移动窗口法提取路坎点;利用局部区域相邻扫描线的相似性特点,对提取的路坎点云进行跟踪和优化;最后利用优化后的路坎作为道路的边界实现道路路面精确提取。经过实验和分析,该方法不仅适应于有固定道路宽度的结构化道路提取,同样适用于无固定宽度的复杂道路提取。 相似文献
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提出一种基于点云剖面特征描述的路面坑槽提取方法,首先对原始点云进行滤波获得路面点云,根据路面点云的扫描线获取道路横向和纵向剖面;采用道格拉斯-普克算法拟合道路剖面轮廓,根据坑槽剖面的积分不变性和微分特性构建坑槽的特征描述算子,自动识别路面坑槽;通过点云的连续性和点云间的距离进行聚类去噪,最后通过形状约束分析进一步确定坑槽.以车载移动测量系统获取的某段道路点云数据进行实验,结果表明该方法对于轻微变形的坑槽提取效果良好,并且对不同形状,不同变形程度的坑槽识别具有较强的抗干扰性、较高的准确度和精度. 相似文献
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车载激光扫描数据的结构化道路自动提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
车载激光扫描系统获取的结构化道路环境(城市道路/高速公路)点云数据量大、目标复杂,难以有效提取出道路的点云.本文通过分析扫描线上激光点云的空间分布和统计特征,提出一种适用于结构化道路环境的道路点云自动提取方法.在Optech公司提供的两份车载激光扫描点云数据中,道路提取结果的完整率、准确率、提取质量相应地超过94.92％、95.80％和91.13％.通过定量和定性的试验分析,该方法不仅适应于有固定道路宽度的规则道路提取,同样适用于无固定宽度的非规则道路提取. 相似文献
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针对道路高精度地图采集中道路标识线快速分类提取问题,提出了一种根据几何结构特征对道路标识线进行自动匹配提取的方法。首先利用点云生成强度特征图像,并根据点云密度分布特征将强度特征图像划分为多个区域;然后对每个区域进行二值化处理;最后考虑路面标识线缺失情况,设计了一种多约束条件的几何特征语义识别模型,实现了不同标识线类型的分类。对车载移动测量系统获取的多段道路点云数据进行实验,结果表明,该方法的道路标识线提取准确率和识别准确率分别为90.01%和82.83%,总体精度达到86.27%。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(4)
相较于传统摄影测量及人工视觉检测道路病害的方法,车载移动测量系统具有实时、动态、高精度和高密度等优点,它可以大面积、高分辨率、快速地获取目标地物的三维空间信息。本文采用车载移动测量系统作业,进行沿线激光点云数据采集以及全景影像数据采集,应用Vsurmap后处理测图软件的单、双全景采集功能对道路病害进行提取。 相似文献
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测绘技术硬件、软件技术的发展为三维地理空间数据的高效获取提供了有效便捷,随着测绘新技术的发展与成熟,为实景三维中国、新型基础设施建设等提供重要支撑。基于此,本文基于移动车载激光扫描点云数据,研究并提出一种道路交通指示标志检测方法,提升道路交通指示标志检测效果,探索智能化测绘的实际应用。首先,按照车载激光扫描系统采集车载点云数据时,存储的扫描点反射角度,构造双向扫描线索引,按照扫描线上车载点云数据的空间分布特征,通过移动动态窗口分类交通指示标志与其余地物车载点云数据;其次,通过Canny边缘检测算法,在交通指示标志车载点云数据内,提取交通指示标志边缘信息;最后,在双线性卷积神经网络内输入交通指示标志边缘信息,提取交通指示标志特征,结合支持向量机,输出交通指示标志检测结果。实验证明：该方法可有效采集道路交通环境的车载点云数据;可有效分类交通指示标志与其余物体车载点云数据,并完整提取交通指示标志边缘信息,完成道路交通指示标志检测;在不同光照条件下,该方法的道路交通指示标志检测的一个用来评价二分类模型优劣的常用指标AUC值均接近1,检测精度较高。 相似文献
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道路边界精确提取建模是城市道路管理、智能交通规划和高精度地图制作等领域的重要课题之一。本文提出了一种基于车载激光雷达点云数据和开源街道地图(OSM)的三维道路边界精确提取方法。首先,针对原始车载LiDAR点云数据应用布料模拟滤波分离地面点,再结合相对高程分析获取道路边界点候选数据集。然后,应用OSM矢量道路网数据的节点辅助道路边界点候选点集进行分段。最后,在各分段点云数据集中基于随机抽样一致性算法获得三维道路边界点集。通过直道、弯道及高密度复杂场景3种不同类型的城区道路边界路段分类提取试验。结果表明,利用该方法进行道路边界提取的准确率和召回率分别达96.12%和95.17%,F1值达92.11%,本文方法可用于高精度道路边界的三维精细提取与矢量化,进而为智能交通与无人驾驶导航提供支撑。 相似文献
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结合城市车载激光扫描点云道路数据与地物点各自的特点和空间分布,用路面点云控制道路两侧地物点云进行滤波,从而实现道路路面点和地物点的分离,并根据城市道路中含有高出路面边缘的路缘石的结构特性设置阈值来提取路缘石,通过设置合适的格网及其邻域格网中点的密度特性进一步滤波路缘石,生成道路边线。 相似文献
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车载激光扫描数据中实线型交通标线提取 总被引：1，自引：1，他引：0
本文提出一种基于路面点云强度增强的车载激光点云实线型交通标线提取方法。首先通过预处理提取路面点云,获取各激光点与轨迹线的距离。然后逐段对路面进行强度增强,集合多滤波器集成的策略进行强度变换和去噪,消除距离、点密度、磨损等因素对反射强度值影响,增强路面点云和标线的强度差异。基于增强后的反射强度,采用k均值聚类和连通分支聚类等方法对标线进行分割,并利用归一化图割方法优化强度分割结果。最后利用实线型标线的语义信息和空间分布特征从分割后标线对象中识别实线型交通标线。试验采用四份不同车载激光扫描系统获取的数据用于验证本文方法有效性,实线型标线提取结果的准确率达到95.98%,召回率达到91.87%,综合评价指标F 1-Measure值达到95.55%以上。试验结果表明本文方法能够有效增强受扫描距离、路面磨损及点密度分布不均等因素影响的点云强度信息,实现不同车载激光扫描获取的复杂道路环境下实线型交通标线的提取。 相似文献
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提出了一种从车载激光扫描数据中自动提取路面的方法。通过分析车载激光扫描点云的空间特征,提出运用近似平面约束法、有序最小二乘坡度估计法和多尺度窗口迭代分析法进行初始路面种子点提取;然后基于局部坡度滤波方法提取所有的路面点;最后选择两组实际点云数据进行实验。结果表明,该方法能快速准确地提取高速公路路面点云,实验数据的提取准确率为95.74%,完整率为98.11%。 相似文献
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交通拥堵检测是城市交通管理工作的重点和难点之一,现有的拥堵检测以路段为单位,不利于拥堵时空演变规律信息的提取,且检测内容大多只涉及拥堵程度,缺少对拥堵类型的识别。基于CART（classification and regression tree）分类树算法,提出一种以路段点为检测单元的拥堵点分类检测方法,该方法可根据路段平均行驶速度实时检测拥堵点及其类型。首先,将路段等距离划分后映射为路段点,根据时空维路况异常规则和异常模式,以路段点为单元分析了4种拥堵类型的时空演变模式;其次,在路段路况检测的基础上,提取路段点路况时空序列,根据不同类型的拥堵模式对路况时空序列进行分类标记;然后,选取4种速度指标作为样本属性集合,按照属性集合提取各路段点在各时段的速度,以此作为决策树学习的数据集;最后,基于CART分类树算法,采用交叉验证的方式训练出最优模型,使其达到最佳的泛化能力。与支持向量机（support vector machine, SVM）分类模型进行比较,实验结果表明,该方法在分类检测交通拥堵点时具有较高的正确率和召回率,且分类检测时效性较好。 相似文献
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基于车载激光扫描数据的目标分类方法 总被引：4，自引：2，他引：2
车裁扫描系统可以获取建筑物、道路、隧道等城市物体的表面信息,非常适用于城市物体三维空间信息的快速有效获取。本文从激光扫描数据中进行建筑物特征提取,重点是车载激光扫描数据分类;设计了一种新的车载激光扫描数据分类和建筑物特征提取方法,此方法充分利用激光扫描数据的空间分布特征和城市环境中各种物体自身的几何特征,将所有数据点投影到水平格网中,对每个格网单元,计算其中所有数据点投影前高度值的最大值,根据此最大值来判定该格网单元中数据点的类别,从分类后的数据中提取建筑物特征。应用所设计的数据处理方法处理车载式三维信息采集系统采集的数据,分析得到了结果。 相似文献
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车载激光点云道路边界提取的Snake方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对车载激光点云中道路边界提取困难,自动化程度低的问题,提出一种基于离散点Snake的车载激光点云道路边界提取方法。不同于传统基于图像建立Snake,本文直接基于离散点建立Snake模型。先利用伪轨迹点数据,确定初始轮廓位置,参数化不同类型的道路边界初始轮廓;然后基于离散点构建适合多类型道路边界的Snake模型,定义模型内部、外部和约束能量,通过能量函数最小化推动轮廓曲线移动到显著道路边界特征点处,实现不同道路边界的精细提取。本文试验采用3份不同城市场景的车载激光点云数据验证本文方法的有效性,道路边界提取结果的准确率达到97.62%,召回率达到98.04%,F1-Measure值达到97.83%以上,且提取的道路边界结果与软件交互提取的结果有较好的吻合度。试验结果表明,本文方法能够修正噪声、断裂等数据质量对道路边界提取的影响,能够实现各类复杂城市环境中不同形状道路边界的提取,具有较强的稳健性和适用性。 相似文献
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城市道路区域检测是城市土地管理、交通规划等领域的迫切需求,而传统城市道路区域检测多使用轨迹提取、遥感解译、人工采集等单独方式,在自动化程度或提取质量上存在一定的局限性。本文结合GNSS轨迹点与高分遥感影像各自的数据优势,提出一种基于轨迹延续性与影像特征相似性的遥感影像道路区域检测方法。该方法以出租车GNSS轨迹点构建轨迹特征栅格,基于轨迹延续性在平均方向特征栅格中划分路段对象,利用道路对象的光谱特征向轨迹无法覆盖的小区内部进行拓展,以获得提取区域内较为完整的道路信息。试验证明：本文方法可以有效降低道路的同物异谱现象及阴影、树木遮挡的影响,高效地提取高分遥感影像中的道路区域。与传统的遥感影像分类方法相比,具有更高的精度与自动化程度,相较于深度学习模型具有更广的适应性。 相似文献