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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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针对城市典型道路结构特征，提出一种车载道路面点云数据提取方法。根据高程阈值算法对原始车载激光扫描点云数据进行滤波处理，得到地面点，再使用改进区域生长算法对地面点进行处理，提取得到道路面点云。通过实测车载激光扫描数据进行实验，结果表明，本文提出方法提取道路面点云结果的检测质量q、完整性r以及准确性p均在93%以上，本文方法是行之有效的。 相似文献
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面向车载激光扫描点云快速分类的点云特征图像生成方法 总被引：5，自引：0，他引：5
车载激光扫描是空间数据快速获取的一种重要手段。车载激光扫描点云数据的分类和特征提取是目标识别与三维重建的基础。本文以车载激光点云数据为研究对象,提出了一种适合于其快速分类与目标提取的点云特征图像生成方法。该方法首先将扫描区域进行平面规则格网投影,通过分析格网内部点云的空间分布特征（平面距离、高程差异、点密集程度等）确定激光扫描点的定权,从而生成车载激光扫描点云的特征图像。利用生成的点云特征图像,可采用阈值分割、轮廓提取与跟踪等手段提取图像分割的建筑物目标的边界,从而确定边界内部点云数据,实现目标分类与提取。本文以Optech公司的车载激光扫描数据为实验对象,验证了本文提出方法的可行性和实用性。实验结果表明,该方法能快速有效分离出车载激光扫描点云中的地面数据、建筑物数据等。 相似文献
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近年来,随着空间信息获取技术的发展,激光扫描技术在城市三维数据采集中应用越来越广泛,本文以车载激光扫描点云数据为研究对象,利用点云数据空间分布特征和反射强度信息,结合道路标线的几何特征,提出一种快速有效地从离散点云中提取道路标识线的方法。该方法首先利用车载激光点云数据中的高程信息和反射强度信息对原始点云进行滤波。然后将分割后的点云数据投影到二维平面中,利用反射强度信息和点云空间分布信息生成点云强度特征图像,利用标线规则的几何形状,对连通区域进行道路标识线的提取。最后,基于道路标识线的语义信息,利用Hough变换对检测到的标识线进行分类和连接,从而提取完整、准确的三维道路标识线点云数据。通过居民区和高速公路扫描数据处理案例,实现了高速公路虚实标识线和干扰因素较多的居民区界线的自动提取,验证了上述道路标识线提取方法的可靠性,应用效果较好。 相似文献
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车载激光扫描系统目前已应用于智慧城市建设、道路资产管理等多个方面。本文针对车载LiDAR点云数据道路边界提取问题,提出基于多特征联合且适应多类道路的边界提取方法。构建点云局部邻域高差梯度、回波梯度与曲率梯度,通过设置阈值提取道路边线。结果表明,该方法在直行道路、曲弯、直弯等代表性道路环境中均取得了较好的结果,验证了算法的鲁棒性,对扩展研究车载LiDAR在道路场景中的应用具有重要价值。 相似文献
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