發(fā)布時間：2018-07-31 11:56

【摘要】：針對車載移動測量系統(tǒng)數(shù)據采集特點,構建車載激光點云掃描線索引,提出了一種基于掃描線索引的道路路面與路邊點云穩(wěn)健分類法。首先通過分析掃描線上不同地物剖面的空間分布特征,進行剖面激光點生長聚類,形成完整的地物剖面目標點集;然后根據點集的幾何特征因子判斷點集類型;最后利用相鄰多條掃描線上路邊點分布規(guī)律進行去噪。對車載移動測量系統(tǒng)獲取的兩份點云數(shù)據進行實驗,路面與路邊提取的平均完整率分別為94.4%、86%,平均準確率分別為98.9%、99.1%。實驗分析表明,該方法能有效減少粗糙路面點的錯誤分類,適應不同的道路路邊條件,降低獨立地物對路邊提取的干擾。
[Abstract]:According to the data acquisition characteristics of the vehicle mobile measurement system, the laser scanning line index is constructed, and a robust classification method of road surface and roadside point cloud is proposed based on the scanning line index. Firstly, by analyzing the spatial distribution characteristics of different feature sections on the scanning line, the laser point growth clustering is carried out to form a complete target point set of the terrain profile, and then the point set type is judged according to the geometric characteristic factors of the point set. Finally, the noise reduction is carried out by using the distribution rule of roadside points on several adjacent scan lines. Two points cloud data obtained by vehicle moving measurement system are tested. The average integrity rate of road surface and roadside extraction is 94.4 / 86, and the average accuracy is 98.9 / 99.1, respectively. The experimental results show that this method can effectively reduce the error classification of rough road surface points, adapt to different road roadside conditions, and reduce the interference of independent ground objects to roadside extraction.
【作者單位】： 山東科技大學測繪科學與工程學院;山東科技大學海洋工程研究院;
【基金】：國家重大儀器設備開發(fā)專項(2013YQ120343) 海島(礁)測繪技術國家測繪地理信息局重點實驗室項目 山東科技大學人才引進科研啟動基金項目資助(2016RCJJ004)~~
【分類號】：P235

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本文編號：2155511