论文摘要
针对基于车载LiDAR点云数据的道路边界提取存在的问题,该文提出一种基于联合特征且能适应多种道路环境的道路边界提取方法。首先依据移动测量系统的航迹,按照设定宽度对道路数据进行分段,排除道路外侧无用数据;再对每段数据采用布料模拟滤波(CSF)算法分离地面点和非地面点,通过强度中值滤波去除地面点的椒盐噪声;然后计算点云局部邻域高差梯度和回波强度梯度构成的联合特征,依据设置阈值提取道路边界;最后通过欧氏距离聚类剔除部分非道路边缘点,细化道路边界,合并各段道路边界点云,得到完整的道路边界。选用代表性的城区道路、高速公路、乡村道路3种实验环境,验证了算法的鲁棒性。该研究对于扩展车载LiDAR在道路场景中的应用具有重要价值。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吕亚磊,李永强,范辉龙,李鹏鹏
关键词: 车载,点云,道路边界,联合特征
来源: 地理与地理信息科学 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 自然地理学和测绘学,公路与水路运输
单位: 河南理工大学测绘与国土信息工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(41771491),河南省基础与前沿技术研究项目(162300410184),测绘地理信息公益性行业科研专项经费项目(201412020)
分类号: U491;P237
页码: 30-37
总页数: 8
文件大小: 6685K
下载量: 316
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