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本文采用基于决策树的人工智能方式,通过对点云数据分割、提取分割片轮廓,手动设置地物的约束条件来提取LiDAR点云中的地物。两组实验表明,本文的方法能够成功提取点云数据中的建筑物、车辆等地物;要提高精度,需增加点云密度,因此本文方法适用于较平坦的城镇地区。 相似文献
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点云数据分割是点云数据处理的主要工作,也是实现地物自动识别的前提和关键环节,由于各种原因,目前点云数据分割自动化程度不高,尚需进一步的深入研究。本文以机载云数据为研究对象,提出了基于密度聚类方法的激光点云数据分割方法,该方法具有速度快、分割效果好、适应性强等优势,为后续的地物自动识别奠定了基础。 相似文献
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本文提出了水平截面法精细分割树木点云的方法。首先根据点云数据在XOY平面内建立二维格网,求取每个格网内点云数据高度的均值,根据格网内点云数据的高度阈值滤除地面点云和低矮地物点云数据;其次对滤除地面和低矮地物的点云运用八邻域算法提取树木点云,运用水平截面法对树木分层处理,求取每一层树木点云的轮廓线;再次将轮廓线连成多边形,求取多边形的最小外接圆的圆心,运用最小二乘直线拟合算法对各层圆心进行直线拟合,根据拟合直线与地面的交点,可以求取树木的精确位置;最后根据距离最近的原理,对树木进行了精细分割。实验表明:本文研究的方法可以较好的实现树木点云的提取,避免了传统方法设置参数过多的弊端。 相似文献
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车载LiDAR点云数据中杆状地物自动提取与分类 总被引：1，自引：0，他引：1
《测绘学报》2020,(6)
针对城市道路场景中车载LiDAR点云数据质量差、各类地物相互遮掩的情况,提出杆状地物自动提取与分类算法。先通过改进数学形态学算法移除点云数据中的地面点,再根据杆状地物的形态特征,使用纵向格网模板初步提取杆状地物,然后对提取的疑似杆状地物进行点云数据规则化并通过统计分析移除噪声点,最后根据预先建立的杆状地物样本训练SVM分类模型,对提取的杆状地物进行分类。试验表明,本文方法能够在数据质量欠佳的情况下有效提取城市道路场景中的杆状地物,并对提取的杆状地物进行高精度分类。 相似文献
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基于LIDAR点云数据的电力线提取和拟合方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
从LIDAR电力线扫描数据的高程分布特点出发,提出了基于点云高程数据平面投影的电力线提取和拟合算法。首先通过高程自动阈值分割初步剔除地面点;其次,通过高程投影和重采样将高程分布转换为高程值影像,在影像空间通过直线检测实现电力线提取和拟合;最后,提出了基于数学形态学的电塔分割和潜在危险地物检测。通过对LIDAR点云数据电力线提取和拟合试验表明,本文算法能较好地实现电力线拟合、电塔提取及危险地物检测,可用于基于LIDAR的电力巡线。 相似文献
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针对城市地物信息提取中地物边界难以确定、分类精度不高的问题,该文提出一套综合利用影像及激光雷达点云高程信息的面向对象分类方法。在分割中,各类地物的最佳分割尺度由监督法分割精度评价确定,最终分割结果利用粒度理论下的分割尺度综合方法进行合成,能兼顾不同地物最优分割尺度,获得准确地物边界;在分类中,采用ReliefF特征选择算法度量从影像及点云数据提取的对象特征重要度,选择最佳特征组合,并采用多分类器组合方法进行分类,以消除Hughes现象,提高分类精度。选择德国斯图加特市两块实验区进行分类实验,结果表明:该方法有利于提高大范围城市地物精细信息提取的精度和效率,具有较高的应用价值。 相似文献
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针对车载LiDAR数据构建格网,提取行道树点云并分割树干点云,首先以格网为单位,进行滤波处理提取非地面点云;再对提取的点云进行降噪处理;然后基于格网对处理后的点云块进行聚类,依据行道树与其他地物的形态以及投影等差异从聚类单元中提取行道树,并对相连树进行分割;最后针对提取的单株行道树依据分层投影的原理,分割行道树树干点云与树冠点云.采用一段车载LiDAR数据进行算法实验并与人工提取方式对比验证算法提取的有效性与准确性. 相似文献
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利用点云卷积网络(PointCNN)为语义分割算法基础处理无序点云来提取行道树点云，经过模型建立、样本训练、点云分割等步骤从地物点云中精确分割出行道树点云，并对三个数据集的应用结果作精度评定，其最终结果的误差在有效范围内，并对PointCNN中的参数进行分析，完善算法的应用以适应于道路环境下行道树点云的提取。本次研究中考虑到训练各类型行道树类型，且受非行道树点云目标干扰小，在复杂道路环境下的数据分割工作有很好的效果。 相似文献
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针对道路车载激光扫描点云数据中行道树与其他地物相互遮掩,存在杆状物分类困难的情况,本文提出了一种基于车载激光扫描数据的行道树自动提取方法。首先,构建格网并地形点云滤波,提取非地面点,从而提升后续算法的运算效率;其次,在非地面点的基础上构建空间体元进行邻域分析,提取树干点云,同时建立树冠分层点云投影面积理论,提取得到树冠点云;最后,使用改进分割算法进一步修正树冠点云归属,实现行道树的单体化。使用两组不同类型道路点云数据进行实验,结果显示本文算法提取行道树的平均提取完整率与正确提取率分别为90.73%、91.22%,较对比方法具有一定优势,为行道树的高效、快速、准确提取提供了新的思路。 相似文献
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针对车载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据的不完整性问题,提出一种车载LiDAR点云数据分割以及基于分割后点云数据的半自动化建模方法。首先对点云数据进行标准格式转换及稀化;然后以不同地物的属性和几何特征为分割条件,分别建立道路、建筑物、树和路灯等附属设施的三维模型,并利用车载以及航空图像的纹理信息辅助建筑物的立面和顶面三维建模;最后以真实街景为实验区,基于拓普康IP-S2车载LiDAR点云数据,完成该街景的分割与建模。实验结果表明,该文提出的点云数据分割与街景地物重建方法比较简单,可实现道路和建筑物的半自动化分割;利用成熟的建模软件和方法,实现了建模的完整性和较强的可靠性。 相似文献
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针对车载LiDAR点云数据处理复杂、时间长的问题,本文以地物不同特征值作为建筑物自动提取算法的依据,通过点云数据预处理、聚类分析等一系列流程最终实现一般建筑物点云的自动提取。通过两个实验区点云数据的提取与相应的实际地物进行精度分析对比,结果表明本文算法对实例测区环境下的不同建筑物点云提取具有较好的有效性,满足数字城市三维建模的精度要求。 相似文献
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基于点云分类常用的近邻聚类法和物体表面分割等方法,本文提出了一种基于最大网格密度的近邻聚类的方法。该方法首先对原始点云进行低点提取,设置格网的大小,在此基础上对点云数据进行去噪并进行主成分分析,再对点云空间进行均匀格网化,使具有最大密度的格网为聚类中心,加入高程、强度以及法向量等特征对分割后的点云实现了不同地物的分类,提高了运算效率,降低了错分率。 相似文献
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为了提高机载点云数据生产大比例尺地形图的自动化程度,减少人工作业工作量,提出了一种基于机载点云数据的半自动化成图方法。该方法先对原始点云数据进行滤波处理,再将其划分为地面点云和非地面点云。对于地面点云可自动提取等高线并生成高程点;对于非地面点云,先进行分割、分类处理提取建筑物、高架桥等典型地物,再进一步提取其边界,完成制图。该方法能有效完成地形图生产中等高线、高程点、建筑物等要素的自动提取,而其他地形要素还需根据正射影像补充提取。 相似文献
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LiDAR点云的分类提取是点云数据处理中的首要步骤。为了提高复杂场景中点云数据分类提取方法的适用性,文中根据三维数学形态学思想,提出一种基于地物空间形状特征的点云提取方法。方法首先建立网格索引,划分网格空间,进行点云数据组织,然后根据地物在网格空间中的形状特征设计出四种参数可控的空间网格算子,最后结合点云反射强度信息自动提取特定地物点云。通过对复杂场景中的铁路地物要素LiDAR点云中建筑、电力杆线、铁路轨道的提取和郊区机载LiDAR点云中的地面与建筑屋顶的提取,验证提取算法的适用性,为点云分类提取功能模块的程序设计提供便捷方法。 相似文献
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三维激光扫描技术是通过大量密集的扫描点,以模拟形式体现目标实体对象表面丰富的形体信息,不能获取的点云数据直接读取目标对象的矢量化信息,并进行点云数据处理。笔者在工作中,以EPS2008软件平台为基础,利用VBScript脚本进行二次开发,实现了点云数据分层提取、点云线状地物提取、点云特征轮廓提取、点云数据断面提取和点云高程提取等功能。本文针对已经实现的功能进行探讨,指出每种方法的特点和应用范围。 相似文献
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为了更好地利用激光点云数据和航空影像数据信息,改善影像分类效果,提出了将激光点云数据与航空影像进行融合分类,实现面向对象的融合分类方法。在航空影像的分水岭分割算法中加入激光点云高程信息计算梯度,然后结合两种数据源的特征,建立分层分类的规则集得到地物的分类结果。试验表明,激光点云的高程信息能够改善影像分割效果,也能将地面地物与非地面地物较好地区分,对建筑和植被的分类起到了有效作用。 相似文献
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基于LIDAR数据的建筑物轮廓提取 总被引：2，自引：0，他引：2
建筑物轮廓的准确提取是建筑物三维重建中最重要的一步。本文在研究已有建筑物轮廓提取方法的基础上,针对LIDAR离散的点云数据,提出了一种自动快速提取建筑物轮廓信息的方法。首先通过点云数据生成城市的数字表面模型(DSM)和数字地面模型(DTM)相减计算得出规则化的数字表面模型(nDSM),进而将地面点和非地面点进行分类;其次,考虑到地物的几何特性,提出一种8邻域搜索的方法对非地面点点云进行分割,得到建筑物表面点云;最后运用基于梯度图的边界跟踪的方法来获取建筑物的轮廓信息。实验表明:该方法能有效地提取建筑物轮廓。 相似文献