基于车载激光点云的道路标线提取方法研究

基于车载激光点云的道路标线提取方法研究

论文摘要

车载激光扫描近年来被广泛应用于道路环境信息提取及道路三维模型重建方面等工作,然而由于测量数据中包含目标种类繁多、点云数据量大,仍然需要大量的人工处理步骤以实现道路标线等目标的提取,已有研究所提出的自动化目标提取算法在实用性上仍不成熟。基于车载激光点云,利用标线点云的空间分布特点及反射强度信息,结合行车轨迹及标线的位置、高程特征,提出了一种能快速提取道路标线的方法。首先基于点云反射强度指标建立Logistic回归模型,以选取合适的阈值进行标线点分类。其次,利用行车轨迹及标线点的位置、高程特征建立圆柱体搜索区域,并且进行定步长迭代式的标线点搜索。最后,对搜索结果进行分段式最小二乘法拟合并将其转换为CAD三维多段线,从而得到道路标线提取结果。该方法中采用的Logistic回归模型兼顾了标线点的提取率和误判率两大指标,在保证足够提取率的同时,使得误判率尽量低。所提出的定步长迭代式的搜索方法具有极强的适应性,在标线不清晰甚至较大面积缺失的情况下也能准确地提取出道路标线。以Topcon公司生产的IP-S2移动测绘系统为例的试验结果表明:该算法能高效、稳定地提取道路标线、提取精度,以符合工程实践需要。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 车载激光扫描系统及试验数据
  •   1.1 系统配置
  •   1.2 数据预处理
  •     1.2.1 行驶轨迹预处理
  •       (1) 去除冗余。
  •       (2) 平滑去噪。
  •     1.2.2 点云分块索引及搜索
  •   1.3 试验数据
  • 2 道路标线提取方法研究
  •   2.1 基于反射强度的道路标线点判别模型
  •     2.1.1 标线点判别方法
  •       (1) Logistic回归模型
  •       (2) 分位数法
  •     2.1.2 模型标定与对比
  •   2.2 标线迭代式提取算法
  •     2.2.1 行车轨迹与道路线形的关系
  •     2.2.2 搜索区域的建立
  •     2.2.3 筛除高反射强度的非标线点
  •     2.2.4 标线拟合算法
  •     2.2.5 标线提取迭代过程
  • 3 试验结果与分析
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 毛寅睿,陈雨人,刘洋东

    关键词: 智能交通,道路标线,回归,车载激光点云,定步长迭代搜索

    来源: 公路交通科技 2019年07期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 公路与水路运输

    单位: 同济大学交通运输工程学院

    基金: 浙江省交通运输厅科研计划项目(2015J07)

    分类号: U491.52

    页码: 127-135

    总页数: 9

    文件大小: 4279K

    下载量: 180

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