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1.
邵晓航  吴杭彬  刘春  陈晨  蔡天池  程帆瑾 《测绘学报》2021,50(11):1478-1486
在自动驾驶场景中,视觉相机能够实现低成本的定位与环境感知,但是场景中的动态目标会影响视觉定位的轨迹.对此,本文提出了语素关联约束的动态环境视觉定位优化方法.首先,利用目标检测和语义分割提取环境中的语义实体;然后,通过语素关联模型识别出动态语素;最后,建立动态语素的特征掩膜,用于特征匹配过程中的动态目标特征点过滤,从而提高视觉定位效果.本文基于视觉机器人平台在校园道路开展了试验,发现了动态目标通过关键点影响视觉定位结果的规律——在转弯时或者目标在视野中横向移动时影响较大.试验结果表明,本文方法的动态语义要素识别的平均精度F1约为87%,并且在语素关联优化前后,局部区域最大轨迹距离差为2.463 m,与真值对比RMSE降低了38%.  相似文献   
2.
GPS虚拟参考站RTCM传输电文的分析与解码   总被引:1,自引:0,他引:1  
网络RTK中流动站和数据处理中心间的数据传输是通过RTCMSC-104标准进行的,新的数据版本RTCM3.X是一种高效、简洁的格式。分析了RTCMSC-104版本3的数据结构和类型,提出了一种解码和校验的方法。通过编写C#程序进行解码,对校园虚拟参考站的数据进行了解码测试,表明本解码方法精确可靠。  相似文献   
3.
基于真三维TIN的三维激光扫描数据压缩方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了基于真三维TIN的数据压缩思路,根据最大夹角与阈值之间的关系决定点的取舍,给出了相应的压缩算法,对于变化平缓的表面有很好的压缩效果。并以同济大学的孔子头像为例,给出了具体的实现方法,同时对数据压缩结果的质量采用多种方法进行了评价,以验证方法的可行性。  相似文献   
4.
傅琛  黄升钶  汤焱  吴杭彬  刘春  姚连璧  黄炜 《测绘学报》2021,50(11):1617-1627
实时地图匹配技术在智能交通、自动驾驶等领域起着关键作用.现有实时地图匹配算法在高架、立交道路等复杂场景受到平行道路的干扰,匹配正确率较低.针对这一问题,本文提出了一种利用与车辆轨迹同步采集的图像对行驶场景进行分类,从而辅助城市复杂道路环境下地图匹配的方法.该方法在车辆靠近高架区域时利用图像对车辆行驶场景进行分类,结合车辆行驶方向、轨迹点与路段的距离、匹配路段邻接性等指标,对当前轨迹点进行实时匹配.以上海市三段高频采集的轨迹数据为例进行试验,使用匹配率、召回率、精确率等指标对结果进行精度评价.结果表明,本文方法的平均匹配率、召回率和精确率达到96.86%、97.17%、93.46%,优于传统实时匹配方法;对原始轨迹进行降采样后,匹配率、召回率、精确率等指标保持稳定.比较高架道路、立交等复杂场景的匹配效果,以及对比单点匹配耗时、延时和内存占用情况,本文方法均能保持较好的匹配结果.  相似文献   
5.
融合航空影像的机载激光扫描数据分类与特征提取   总被引:1,自引:1,他引:0  
吴杭彬 《测绘学报》2011,40(1):134-134
机载激光扫描测距技术(LIDAR)在快速数据采集、建模、分析和使用等方面得到广泛应用。然而,目前的激光扫描数据处理技术,尤其是点云数据后处理技术方面,仍然存在许多有待改进之处。本文从硬件系统和原始数据处理入手,研究了点云数据的数据预处理、点云数据分类、点云与影像匹配以及基于匹配结果的特征提取的理论与方法。本文的主要工作在于: 1,系统总结了当前主要的机载激光扫描系统测距原理和系统组成,并给出了自2008年以来,世界上的主要机载LIDAR系统的参数对比。 2,以Leica公司的ALS50系统为例,总结了使用该系统数据采集、数据内业处理的流程。同时,研制了一个自动化处理的软件用于原始数据的自动化处理,提高用户处理效率。 3,从GPS差分数据结果出发,总结了数据处理过程的三个重要模型:载体航迹线推算模型、点云定位计算模型以及机载激光扫描角度反算模型。并以IPAS和ALSPP软件输出结果为依据,进行了模型的计算和验证。 4,将在图像直方图分割领域的两种方法:全局迭代算法和最大类间方差算法引入点云数据的分类过程。针对点云数据一般具备多对象的特点,引入多阈值的直方图分割方法。大范围区域点云的高程直方图与小范围区域点云的直方图表现不一致,因此本文提出一种多子区的直方图分割方法,实现大范围点云分类。 5,将在模式识别和对象跟踪领域应用广泛的Mean Shift算法引入到点云数据分类过程中,总结提出了基于Mean Shift算法的点云数据分类方法。 6,提出一种新的分类方法:基于三维数学形态学的点云数据分类方法。在点云数据三维数字图像表达的基础上,扩展形态学膨胀和腐蚀运算的空间适用性,将二维的膨胀和腐蚀运算扩展到三维空间。对点云数据三维数字图像进行膨胀运算,然后通过聚类分析,得到连接成片的像素(点云片),并以此为依据,分类点云数据。 7,总结了点云数据与航空影像进行两种匹配方法:粗匹配和三维数学微分纠正。并提出了一种拟合选取特征点方法用于粗匹配过程。 8,基于点云和影像的融合结果,扩展了Mean Shift算法的应用范围,尝试对多维异源点云数据进行目标分类。该方法可将光谱和回光强度信息一起参与Mean Shift算法的计算。 9,在目标分类的基础上,使用二维形态学方法对分类后的点云进行了分割处理和边缘特征提取。经过点云分割,可得到每个对象的点云以及对象的二维边缘特征。 10,基于点云与影像的融合结果,考虑LIDAR系统采用激光的特定光谱特性,提出基于融合结果的影像水体提取方法。通过由点云形成的不规则三角网对水体区域进行大致定位和提取,并采用Mean Shift算法对水体进行精化,得到精确的水体边缘。本文的创新点主要在于: 1,提出一种点云的扫描角度计算验证模型。基于航迹线数据和点云数据,该模型可以反算激光扫描角。 2,提出一种新的点云数据分类方法:基于三维数学形态学的点云分类方法。 3,提出一种融合点云的航空影像水体特征提取方法。  相似文献   
6.
基于自适应紧支撑径向基函数的点云三维建模   总被引:3,自引:0,他引:3  
激光扫描仪(Laser'Scanner,LS)获得的点云数据由海量全离散的矢量坐标点构成.由于点云数据没有明显的形体信息和拓扑关系信息,考虑数据本身蕴含的丰富信息,采用改进后的自适应紧支撑径向基函数(AdaptiveCS-RBF)算法对点云数据进行曲面重建.在介绍紧支撑径向基函数数学模型的基础上,采用激光扫描获得同济大学孔子头像点云数据进行实例建模,通过比较不同建模参数获得的模型,分析该方法的应用效果.  相似文献   
7.
智能高精地图数据逻辑结构与关键技术   总被引:1,自引:1,他引:0  
刘经南  詹骄  郭迟  李莹  吴杭彬  黄鹤 《测绘学报》2019,48(8):939-953
以车辆自动驾驶、无人驾驶为研究对象,讨论定义了智能高精地图,认为智能高精地图作为未来出行的关键一环,是交通资源全时空实时感知的载体和交通工具全过程运行管控的依据。智能高精地图作为一种全新的地图形式,与传统导航电子地图相比,在地图学理论和应用需求等方面有其鲜明特点。为推动智能高精地图研究与应用进展,需要对其关键特征与问题展开分析讨论。本文从地图学理论上提出智能高精地图信息传输模型;从实际应用上结合轮式机器人自主智能控制流程,提出智能高精地图数据逻辑结构,并分析其在自动驾驶中的应用;从计算模式上总结"众包+边云协同计算"计算模式,并针对如何提高众包数据质量的问题,开展关键技术分析;从应用场景上分析未来智能高精地图的有效应用场景;最后提出对本领域未来发展的一些思考与建议。  相似文献   
8.
给出了一种在手机端用于主动交通安全的道路数据的组织表达方法。这种方法可以解决移动地图在数据粒度、数据精度、道路逻辑达标情况下的地图发布问题,同时可以满足不同用户和交通安全模型分析的需要。以一般的城市道路数据为例,给出了基本的道路数据框架和数据优化发布策略,通过ArcGIS Server实现并向Web端和移动端发布相应的地图服务。移动终端可以根据用户所处位置,自动切换地图,在事故多发、交通情况复杂的路口区域,提供路口车道级别的道路服务。最后,将此无缝道路数据发布结果应用于上海市浦东新区,并在主动交通安全模型的预警方面有良好的效果。  相似文献   
9.
顾及矢量特征的机载LiDAR点云数据压缩方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
LiDAR技术可获取海量点云数据,数据压缩是点云数据预处理的一个重要环节。该文结合大范围城市区域高程范围随区域变化大的特点,提出一种有效的压缩策略。该策略主要通过建立高程方向不均等的三维格网来提高邻域点集的搜索效率,并根据某一压缩准则计算特征量对数据进行压缩。将该策略应用于上海浦东某区域,并与均匀采样法进行比较,证明其能有效提高点云数据压缩效率。  相似文献   
10.
吴杭彬  李楠  刘春  施蓓琦  杨璇 《遥感学报》2011,15(6):1195-1207
机载激光扫描点云的三维数字图像表达模型将二维形态学运算推广至三维,给出基于三维数字图像的膨胀和腐蚀运算方法。针对点云三维数字图像,提出基于三维数学形态学和聚类分析的分割方法。将点云三维数字图像进行膨胀和聚类分析,依据聚类结果得到点云的分割结果。讨论了本方法两个参数与点云分辨率、地物间隔之间的关系。选用两套实例数据进行实验,并将第一套数据计算结果与Mean Shift算法、渐进三角网加密算法进行比较,从分割评价因子、精度、计算效率等方面分析本文方法与其他两种方法的优劣,最后分析了本文方法的稳定性。  相似文献   
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