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道路交通标线信息是道路导航地图中必不可少的数据，对于制作精度更高、道路细节信息更加丰富清晰的高精度导航地图具有重要的作用。本文以车载近景立体影像中的道路交通标线信息自动提取为研究目标，针对道路交通标线快速、精确采集的应用需求，提出了基于几何规则的车载近景立体影像道路交通标线自动提取方法。该方法首先分析了道路交通标线的几何特征；其次，构建了基于几何特征的交通标线信息提取规则；最后，以标线种子点为基础，结合前述规则，实现了道路交通标线三维空间信息的自动采集。以南京师范大学的车载移动测量系统拍摄的实际近景立体影像为数据进行了试验，试验结果证明，本文方法相比传统人机交互采集方法，在交通标线特征点采集效率、标线几何相似度等方面有较大的优势，可为高精度导航地图的生产提供一种可借鉴的技术支撑。 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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提出了一种从车载激光扫描数据中层次化提取多类型目标的有效方法。该方法首先利用颜色、激光反射强度、空间距离等特征,生成多尺度超级体素;然后综合超级体素的颜色、激光反射强度、法向量、主方向等特征利用图分割方法对体素进行分割;同时计算分割区域的显著性,以当前显著性最大的区域为种子区域进行邻域聚类得到目标;最后结合聚类区域的几何特性判断目标可能所属的类别,并按照目标类别采用不同的聚类准则重新聚类得到最终目标。试验结果表明,该方法成功地提取出建筑物、地面、路灯、树木、电线杆、交通标志牌、汽车、围墙等多类目标,目标提取的总体精度为92.3%。 相似文献
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特征是图像处理中用于辨识目标的最基本属性.提出了利用模糊神经网络方法,针对舰船的几何特征、矩特征和纹理特征进行舰船目标识别处理.首先简单地描述了几何特征、矩特征尤其是Hu矩特征、一阶纹理特征和二阶纹理特征.然后分别对仿真数据、卫星观测数据中的舰船目标,以及自动检测处理获取的舰船目标的几何特征、Hu机特征和纹理特征进行了提取和分析.模糊神经网络方法可以综合模糊集理论和神经网络方法的优势,有效地实现基于特征的图像目标分类识别处理.文章首先描述了一种主从神经元结构的模糊神经网络分类识别方法,然后利用该方法对大型舰船进行分类识别,包括基于单类舰船特征的分类识别和基于多源(时相)数据融合的分类识别.实验结果表明,基于大型舰船的几何特征、矩特征和纹理特征,利用模糊神经网络方法可以实现对大型舰船目标的有效分类识别.通过多源数据融合处理,可以改善分类识别效果. 相似文献
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立足于盆地的地貌和几何特性,设计了一种DEM数据中的盆地自动提取方法。该方法以盆地的几何特征为中心建立盆周对盆心的闭合度描述模型,在海拔高度和地势起伏度为参数的地貌聚类划分基础上提取平原地貌区,测算周围山地对它的包围闭合度;再结合盆地面积、盆周盆心高差等特征识别盆地区域。实验结果表明,该方法可正确提取我国三大地貌阶梯上的各类盆地。 相似文献
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针对传统方法在度量建筑物面要素几何形状时,未能考虑形状认知的视觉特征因素且形状特征需要人为定义等问题,该文提出一种建筑物几何形状度量方法。首先,利用深度卷积神经网络的图像特征学习特性,结合自动编码机的自监督学习能力,构建基于机器自监督学习的建筑物面要素几何形状度量神经网络;其次,利用建筑物图像形状大数据对网络进行训练;最后,利用训练完成的神经网络识别并提取建筑物形状特征集并作为形状度量的结果。实验表明,该方法形状度量结果区分度高,一定程度上克服了人为定义形状特征的缺点,且与视觉感知结果基本一致。 相似文献
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针对机载LiDAR点云在智能交通和城市管理等应用中的汽车提取和类型识别问题,该文提出了基于动态时间规整算法的机载LiDAR点云的汽车提取和类型识别方法。先是采用附加汽车尺寸约束的区域生长算法来分离汽车点云,然后利用动态时间规整算法来评价点云分块纵剖面曲线与标准汽车纵剖面曲线的相似性来识别汽车,判定汽车类型。该方法能够有效提取停放在树下的车辆,判定汽车类型,排除非汽车分块。通过实际机载LiDAR点云数据的车辆识别实验对新方法进行验证,并和面向对象的汽车点云分析算法进行了比较,结果表明新方法准确率提高了10.8%。 相似文献
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针对城市功能结构认知的不足,空间规划的需求和可持续城市的转变,该文以城市大数据为依托,以交通小区为最小研究单元,提出一种利用电子地图POI数据与交通小区结合识别城市功能区的方法.把高等级道路划分交通小区作为最小研究单元,使用电子地图POI数据的标签,精细化识别交通小区的功能区属性,利用层次分析法识别城市主要功能结构.以上海市主城区为例进行实验,结果表明:①上海市主城区城市功能以市中心为圆心呈现明显层次性,商业用地、居住用地、工业用地依次分布;②以交通小区为研究单元,能够对复杂城市功能区进行有效识别.该方法有利于城市空间结构优化与规划的合理制定. 相似文献
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针对新兴的视频卫星数据在道路监控中应用研究较少的问题,该文提出了一种基于特征的视频卫星数据运动车辆提取优化算法。以SkySat-1卫星获取的Las Vegas地区的视频数据为实验数据,采用传统帧差法与阈值法进行运动车辆提取,验证了该方法对视频卫星数据处理的有效性,同时在此基础上根据空间特征信息界定出道路以内的感兴趣区域,进一步根据车辆的几何特征信息对感兴趣区域的疑似车辆目标进行筛选。实验结果表明:所提算法在提取精度和完整度上明显优于基于像素的帧差法与阈值法的提取结果。 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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《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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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(9)
道路网数据中微观结构的识别对于多尺度路网建模、步行导航等至关重要。复杂道路交叉口是重要的道路微观结构之一,针对目前道路复杂交叉口基于几何形状描述与图形匹配识别方法存在的不足,从复杂交叉口识别与化简的角度出发,提出了一种利用路段分类进行复杂道路交叉口识别与化简的方法。该方法首先通过点密度聚类的方法对道路交叉口进行定位,然后利用路段的规模、形状和属性等特征构建特征空间,将交叉口的识别作为一种区分主干路段与辅助路段的两类分类问题,利用支持向量机的方法对交叉口区域内的路段进行分类,从而完成交叉口的识别与化简。利用开放街道地图(OpenStreetMap)数据进行实验,结果表明,该方法能够有效地识别道路交叉口。 相似文献
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郑海玲 《测绘与空间地理信息》2021,44(11):155-158,161
道路交通标线的准确制作对于交通安全、指引交通等具有重要作用.新兴的车载三维激光扫描系统因集成了GPS、IMU、全景相机等多种传感器,具有采集效率高、精度高、全方位等优点,解决了传统正射影像因房屋、树木遮挡等引起的数据无法正确提取的难点,尤其是在高架桥遮挡的地面道路及隧道,传统正射影像根本无法获取道路交通标线数据.本文基于道路交通标线提取这一问题,利用EPS软件,利用点云数据提取道路交通标线数据.最后,结合智能化公安交通管理系统标线数据库建设项目,通过eps脚本处理器的二次开发对道路交通标线数据进行格式转换并重新编码,将实现道路交通标线数据的批量转换工作.实践表明,车载三维激光扫描系统在保持精度的前提下,能够有效地完成道路交通标线的提取工作,而基于EPS的脚本管理器的二次开发,可以高效地解决道路交通标线数据转换问题. 相似文献
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满丹 《测绘与空间地理信息》2017,40(5)
交通标线,作为道路上重要的交通标识,为司机和行人提供重要的引导信息。车载激光扫描系统(车载LiDAR)可以快速获得被测目标的表面三维坐标信息,为提取高精度三维交通标线提供了可靠数据源。本文通过分析道路点云数据的平面距离、点云强度、点云密度等特征,将点云数据归化成地理参考强度图像。针对生成的二维参考图像,充分借鉴图像处理中目标分类与识别的手段,将交通标线信息准确提取出来。实验表明,该方法可行、有效。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像中道路交叉口难以用固定几何和光谱特征描述的问题,该文提出了一种基于像元结构指数的交叉口提取方法。采用自适应光谱异质性阈值来提取像元形状特征,较好地适应了不同交叉口之间的场景特征差异;构建了像元形状与交叉口结构的量化映射关系,赋予特征语义信息,从而保证了提取结果的合理性。基于城区复杂场景高分遥感影像的交叉口提取实验表明:所提方法能够准确定位交叉口中心点,并检测道路交叉结构;另外,该方法对于交叉口支路发生变化的情况也具有适用性,定性与定量分析表明了该文方法的有效性。 相似文献