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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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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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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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融合空谱特征的车载LiDAR点云道路标识线提取 总被引：1，自引：0，他引：1
道路标识线是三维道路场景中重要的交通标识之一。自动提取点云场景中的标识线信息对于道路路宽测量、自动驾驶等任务具有十分重要的意义。本文提出了一种基于空谱特征的车载Li DAR点云道路标识线提取方法。该方法充分考虑车载激光点云中道路标识线的颜色、空间邻域和高程等位置关系,直接对点云数据进行自动分类,提取道路标识线。为了验证本文方法的有效性,采用高速公路路段场景的车载激光点云数据进行试验,从中选取训练数据及测试区域进行道路标识线提取试验。最后,本文基于手动标记数据验证本文方法的效果,道路标识线提取总体精度为99.64%。 相似文献
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地面三维激光扫描技术可以快速地采集目标物表面海量点云数据,利用点云能够准确重建空间三维模型。本文基于完全不同形状的两组点云数据,分别采用三角网格法和提取特征线法两种不同建模方法进行实验,完成模型重建,取得较好的效果。同时探讨了点云处理和模型重建的关键问题,为工程生产提供借鉴。 相似文献
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针对道路标线三维矢量数据难以高效精确获取的问题,该文提出了一种从移动激光扫描数据中自动提取道路标线的新方法。基于平缓路面这个假设,利用邻域高程一致性的判断方法提取地面点。将地面点根据轨迹数据分割成多组剖面,对每个剖面上的点云进行强度直方图统计,找到强度值有突变的点。以此为种子点通过强度值区域生长以得到完整的标线,利用点云模板匹配的方法剔除错误点集。最后对标线点云进行矢量化得到三维矢量线。通过城市中大约2km长的移动激光点云数据的实验,证明本文提出的方法在提取道路标线方面能得到较好的结果。 相似文献
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车载点云数据的自动分类与提取是进行城市三维建模的基础和关键步骤。文章利用国产SSW车载激光建模测量系统获取的点云数据丰富的底层信息(点云基于激光扫描坐标系的坐标、相邻点梯度等)提出了一种针对道路边线的自动分类与提取算法。通过粗提取和精提取两个步骤得到准确的道路边线点云,再采用最小二乘拟合算法进行拟合,自动生成道路边线矢量文件。 相似文献
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针对自动驾驶技术对高精度道路信息实时存储分析的需求日渐增大、道路点云数据冗余离散的问题,本文提出了一种从车载LiDAR点云数据中自动提取道路面、分类并矢量化交通标线的有效方法。首先,将点云数据中的非地面点滤除;其次,基于载体车辆的行车轨迹线生成伪扫描线实现道路面的提取;然后,构建一系列二维点云参考影像,利用点云强度等特征信息检测交通标线边界像素点及坐标,并去除离群值对交通标线进行分类细化;最后,对本文方法提取与传统方法提取的交通要素进行对比,实验结果表明,本文提取方法的准确度及效率都有了一定的提升。 相似文献
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本文提出一种基于车载移动测量、倾斜摄影等多源数据成果的高精道路地图互补采集方法,并对其关键技术进行了深入研究。首先以国内第一条基于自动驾驶的智能网联高速公路测试路段——淄博智能网联测试基地为例,开展了激光点云、全景照片、倾斜影像等多源数据获取及高精道路地图要素采集。然后以道路三维矢量要素自动提取为基础,辅以人工采编,并在数据差分解算中测试了我国北斗数据。实例表明,本文方法切实可行、精度可靠,有效改善了高精道路地图采集模式,降低了劳动强度,保障了人身安全,提高了作业效率,对于高精道路地图制作具有借鉴价值。 相似文献
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三维激光扫描是一种速度快、效率高、实时性强并且精度高的采集目标表面点云数据的技术,在测绘领域得到了广泛的应用。本文结合工程实例,论述了三维激光扫描技术在石化企业管线测量中的应用,并提出了依据点云数据对管道进行三维模型重建的方法,包括外业踏勘测站布设、数据采集与多站数据配准等工作,最后结合相关软件实现了管道三维模型的重建。 相似文献
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利用车载LiDAR点云数据提取城市道路边界 总被引：2，自引：1，他引：1
随着高精地图产业的兴起,精确提取道路边界点云数据成为研究的重点。本文首先将车载LiDAR扫描系统获取的城市道路数据根据采集轨迹进行分段,对每一段路段点云进行滤波处理;然后通过分析点云的高程与平面信息,采用点云分割算法分离路面与非路面点云,再对处理后的路面点云进行投影;最后运用边界特征估计提取算法获取道路边界点云。通过对两种典型路段进行试验分析表明,该方法用于提取城市道路边界点云效果较好,精确性与稳健性高,对今后道路边界线的提取起到借鉴作用。 相似文献
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针对古栈道遗址的精密测绘与三维建模的需求,该文采用无人机倾斜航空摄影测量的方法获取山崖航摄影像并生成点云,采用地面三维激光扫描的方法获取栈孔数据并生成点云,将两种点云数据利用最近点迭代算法相融合,获得融合点云并生成三角网模型,附上纹理贴图,便得到了遗址现状的三维数字模型,并利用该模型完成了虚拟复原。本次古栈道精密测绘及复原在国内尚属首次,为相关研究提供了新方法。 相似文献
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利用偏度平衡自动提取机载LiDAR点云城区道路 总被引：1，自引：0，他引：1
针对机载LiDAR点云提取城区道路自动化程度低以及提取道路网不完整的问题,提出一种基于偏度平衡算法自动提取城区道路的方法。首先,计算末次回波点云中邻近点的坡度,依据城市道路设计标准选择坡度阈值,分离非地面点并获得初始道路点云;然后,利用偏度平衡算法计算出最优强度阈值,滤除非道路点,再结合道路与停车场的空间位置关系,通过点距精化初始道路点云;最后,对道路区域进行细化和平滑,得到道路中心线。通过定量分析及对比实验,该方法能够自动地从LiDAR点云中提取出较为完整的道路网。 相似文献
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谭敏 《测绘与空间地理信息》2015,(7)
以车载激光点云数据为研究对象,提出了一种新的路面检测与重建的方法。该方法根据GPS定位器中的索引文件或激光扫描仪的旋转角度值提取扫描车的车行路径,利用提取到的车行路径去检测对应的路沿。然后,对检测到的路沿中出现的各种异常进行相应的平滑处理。在得到精确的路沿线后,可得到路面的三维模型,从而完成对路面的重建。输出的路面三维模型为OBJ格式,可满足相关领域对精确路面的需求,比如三维城市建模。 相似文献
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建筑信息模型(BIM)已经被广泛用于提高复杂管线系统的管理效率,但已有石油管线的BIM建模,往往依靠设计图纸或现场测绘手工完成,耗时费力。为此本文提出了一种融合RGB-D深度图像和LiDAR点云数据的石油管线BIM重建方法。首先利用RGB-D图像提供的丰富语义信息和LiDAR点云精确几何信息,对深度相机采集的RGB图像进行分割,生成三维语义地图;然后通过点云粗匹配和精确匹配实现数据融合;最后给出了不同结构管线构件的BIM模型制作方法。试验结果表明,与以往的管线BIM重建方法相比,该方法更准确、高效,有助于石油企业对含有复杂管线的计转站等实施信息化管理。 相似文献