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基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取 总被引：1，自引：1，他引：0
提出一种基于深度信念网络（DBN）的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重叠点云,从而生成独立目标点云;在此基础上,生成基于多方向目标对象的二值图像并展开成二值向量作为独立目标点云的描述特征;最后构建并训练DBN,利用训练好的DBN提取行道树、车辆及杆状目标等3类路侧目标。试验采用两份不同城市道路场景的点云数据,行道树、车辆及杆状目标提取结果的准确率分别达97.31%、97.79%、92.78%,召回率分别达98.30%、98.75%和96.77%,精度分别达95.70%、93.81%和90.00%,F1值分别达97.80%、96.81%和94.73%。试验结果验证了本文的有效性。 相似文献
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北京地铁复八线ＧＰＳ控制网成果，曾获国家建材局优秀勘察成果部级一等奖，北京市优秀勘察成果一等奖。该网采用在长边ＧＰＳ骨架网下加密三角锁的网型，达到了我国建国以来地铁及其同类控制网的最高精度。本文对该网进行了分析，并对高精度ＧＰＳ控制网的网型进行了探讨。 相似文献
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车载激光扫描数据中实线型交通标线提取 总被引：1，自引：1，他引：0
本文提出一种基于路面点云强度增强的车载激光点云实线型交通标线提取方法。首先通过预处理提取路面点云，获取各激光点与轨迹线的距离。然后逐段对路面进行强度增强，集合多滤波器集成的策略进行强度变换和去噪，消除距离、点密度、磨损等因素对反射强度值影响，增强路面点云和标线的强度差异。基于增强后的反射强度，采用k均值聚类和连通分支聚类等方法对标线进行分割，并利用归一化图割方法优化强度分割结果。最后利用实线型标线的语义信息和空间分布特征从分割后标线对象中识别实线型交通标线。试验采用四份不同车载激光扫描系统获取的数据用于验证本文方法有效性，实线型标线提取结果的准确率达到95.98%，召回率达到91.87%，综合评价指标F1-Measure值达到95.55%以上。试验结果表明本文方法能够有效增强受扫描距离、路面磨损及点密度分布不均等因素影响的点云强度信息，实现不同车载激光扫描获取的复杂道路环境下实线型交通标线的提取。 相似文献
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首都国际机场导航ＧＰＳ控制网测量北京市城建勘察测绘院黄志文，秦长利首都国际机场位于北京市东北郊。近年来由于改革开放的深入发展，国际交往日益增多，但飞机起着陆仍然是依靠跑道中心黄色带状中线为导航标志，不能在飞机上按照坐标导航起降。因此在较大风、雨、雾能... 相似文献
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本文提出一种基于SVM与图匹配相结合的车载激光点云道路标线识别方法。该方法基于标线点云分割对象,利用Hu不变矩、实心形状上下文（SSC）、最小外包矩形（MBR）面积和延展度构建形状特征向量,采用SVM进行道路标线粗分类。针对粗分类结果,构建能够精确描述空间语义信息（如局部区域内标线间的排列、方向、距离）的图结构,通过图匹配方法优化粗分类结果,完成直行箭头、人行横道预告标识线、单向转向箭头、双向转向箭头、虚线型标线、斑马线共六类道路标线的精确识别。本文实验采用4份不同场景车载激光点云数据,实验结果中6类标线分类的准确率分别达100%、100%、94.12%、100%、94.94 %、99.25%,召回率分别达100%、100%、88.89%、100%、98.21%、99.00%,F1-Measure值分别达100%、100%、91.43%、100%、96.59%、99.12%。结果表明,本文方法能实现多类标线对象的精确识别,并对形状相似标线（如直行箭头、虚线型标线与斑马线）的区分具有较强稳健性。 相似文献
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地下铁道测量及其测量标准北京市城建勘察测绘院黄志文一、我国正在兴起修建地下铁道的热潮我国百万人口以上的城市兴建地下铁道始于本世纪五十年代末，北京与上海最早筹建。一九五八年北京市成立北京地下铁道工程局，随之诞生了地下铁道测量队。当时，北京地下铁道筹建的... 相似文献