發(fā)布時間：2021-03-03 04:06

　　提出了一種基于車載激光點云數(shù)據(jù)的城區(qū)分車帶識別及單木點云分割方法,首先通過布料模擬算法進(jìn)行點云濾波去除地面點,然后利用基于八叉樹連通性分析對非地面點進(jìn)行聚類并構(gòu)建聚類單元的最小包圍矩形,基于先驗知識和高差約束進(jìn)行分車帶識別,最后根據(jù)單木的空間幾何特征,引入基于局部最高點的區(qū)域生長算法實現(xiàn)分車帶內(nèi)點云單木分割。選取北京市某道路的車載激光點云數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗,結(jié)果表明:該方法能夠從車載激光點云中快速識別出分車帶點云并完成單木分割,能達(dá)到較好的識別和分割效果,具有抗噪性強(qiáng)和提取精度高的特點。 

【文章來源】：激光與紅外. 2020,50(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

圖1 分車帶提取及單木分割流程

文獻(xiàn)[15]提出的LiDAR點云濾波算法布料模擬算法原理創(chuàng)新且參數(shù)少簡單易用,被國內(nèi)外多款知名軟件采用,本文采用布料模擬算法進(jìn)行點云濾波處理,其基本思想為:將獲取的LiDAR點云數(shù)據(jù)的高程進(jìn)行反轉(zhuǎn),布料由于重力作用會從反轉(zhuǎn)的點云表面下降,通過分析布料與對應(yīng)的LiDAR點云之間的作用,確定由于重力下降后所停留的位置,從而確定布料最后的形狀,實現(xiàn)點云濾波,其原理如圖2所示。2.2 基于八叉樹葉節(jié)點的連通性聚類

從任一包含點云數(shù)據(jù)的八叉樹子節(jié)點開始,搜索其周圍的子節(jié)點,如果周圍的子節(jié)點立方體包含有點云數(shù)據(jù),則認(rèn)為當(dāng)前子節(jié)點內(nèi)的點云和其周圍子節(jié)點內(nèi)的點云屬于同一類別,不斷搜索直到所有的子節(jié)點搜索完畢,則所有具有空間連通性的八叉樹子節(jié)點所包含的點云會被聚類到不同的聚類單元,作為進(jìn)一步提取分車帶點云的基礎(chǔ)。2.3 最小包圍矩形構(gòu)建及分車帶點云提取

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]車載激光點云數(shù)據(jù)中行道樹三維信息自動提取研究[J]. 李玉兵,王鵬.  測繪與空間地理信息. 2018(08)
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[5]一種基于車載激光掃描點云數(shù)據(jù)的單株行道樹信息提取方法[J]. 吳賓,余柏蒗,岳文輝,談文琦,胡春凌,吳健平.  華東師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2013(02)

博士論文
[1]基于激光點云的復(fù)雜三維場景多態(tài)目標(biāo)語義分割技術(shù)研究[D]. 張蕊.戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學(xué) 2018
[2]基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的城市街道信息提取技術(shù)研究[D]. 李游.武漢大學(xué) 2017

碩士論文
[1]城市道路分車帶綠化研究[D]. 褚玲.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 2013



本文編號：3060568