車載激光雷達(dá)(Mobile Laser Scanning,MLS)作為一種移動數(shù)據(jù)采集設(shè)備,能夠主動獲取大場景尺度下的高精度三維空間信息,是無人駕駛、自動導(dǎo)航、精細(xì)制圖等諸多行業(yè)中不可或缺的技術(shù)手段。點云濾波是激光雷達(dá)數(shù)據(jù)預(yù)處理中的關(guān)鍵過程,也是地物分類、地形建模、環(huán)境感知等諸多研究的基礎(chǔ)。本文以城區(qū)車載激光掃描點云的精確地面識別為研究目標(biāo),充分考慮點云空間尺度大、地物類型多、密度分布不均勻等特點,改進(jìn)并提出了新的濾波算法,利用實際的車載激光掃描數(shù)據(jù),對算法進(jìn)行了實驗測試。最后從功能性角度出發(fā),探索了公路場景中車載點云的高精度道路自動化提取方法。該研究為城區(qū)不同地面類型點云識別提供了新的思路方法。論文主要研究內(nèi)容與結(jié)論如下:(1)規(guī)則體素生長濾波。首先采用八叉樹結(jié)構(gòu)在對點云實現(xiàn)規(guī)則體素劃分的同時,建立起26鄰域的關(guān)聯(lián)空間。隨后基于向上生長法則,根據(jù)點云高程信息設(shè)計合理閾值,實現(xiàn)點云濾波。研究表明,該算法具有參數(shù)設(shè)置簡易、濾波精度高、自適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點。(2)超體素生長濾波。研究在規(guī)則體素基礎(chǔ)上,采用VCCS算法對點云進(jìn)行超體素分割,使體素結(jié)構(gòu)與地物輪廓更加吻合。然后根據(jù)地面特征,通過體素...

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 選題背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 機(jī)載點云濾波
        1.2.2 地形擬合法
        1.2.3 特征圖像法
        1.2.4 體素劃分法
        1.2.5 監(jiān)督分類
    1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 體素生長濾波
    2.1 規(guī)則體素劃分
        2.1.1 八叉樹規(guī)則劃分
        2.1.2 規(guī)則體素生長濾波
        2.1.3 實驗結(jié)果與分析
    2.2 超體素劃分
        2.2.1 VCCS超體素分割原理
        2.2.2 超體素生長濾波
        2.2.3 濾波精度分析
    2.3 小結(jié)
第3章 基于分類器學(xué)習(xí)的地面識別
    3.1 體素特征提取
    3.2 SVM模型分類原理
    3.3 實驗與討論
        3.3.1 體素特征計算
        3.3.2 精度評價
        3.3.3 分類器訓(xùn)練
        3.3.4 實驗結(jié)果與分析
    3.4 小結(jié)
第4章 公路車載點云道路提取
    4.1 車載點云道路分割研究現(xiàn)狀
    4.2 基于邊緣線識別的道路提取方法
        4.2.1 基本原理與技術(shù)路線
        4.2.2 道路分割算法
    4.3 實驗與討論
        4.3.1 實驗數(shù)據(jù)
        4.3.2 結(jié)果與分析
    4.4 小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 主要工作和結(jié)論
    5.2 創(chuàng)新點
    5.3 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡歷及攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果



本文編號：3776382