城市道路覆蓋面廣,容易忽略道路輪廓的分散性,LiDAR點(diǎn)云檢測(cè)可以對(duì)其輪廓進(jìn)行分割,很大程度上解決了提取效率低的問題。提出基于LiDAR點(diǎn)云檢測(cè)的城市道路輪廓提取技術(shù)。采用空間區(qū)域網(wǎng)格掃描技術(shù)進(jìn)行城市道路光學(xué)圖像采集,對(duì)采集的城市道路光學(xué)圖像進(jìn)行區(qū)域性融合濾波處理,提取城市道路光學(xué)圖像的灰度像素特征量,采用模糊信息融合方法進(jìn)行城市道路光學(xué)圖像信息融合,構(gòu)建城市道路光學(xué)圖像的三維點(diǎn)云特征大數(shù)據(jù)分布模型,結(jié)合LiDAR點(diǎn)云分布式檢測(cè)的方法進(jìn)行城市道路的輪廓特征分割,采用幀點(diǎn)最大灰度級(jí)特征集檢測(cè)和多參數(shù)信息融合方法,實(shí)現(xiàn)城市道路輪廓提取和點(diǎn)云檢測(cè)。仿真表明,在實(shí)驗(yàn)次數(shù)為100次時(shí),所提方法提取時(shí)間為12 s;樣本數(shù)為2 000個(gè)時(shí),所提方法提取精度為1。充分證明采用該方法進(jìn)行城市道路輪廓提取的時(shí)間較短、提取準(zhǔn)確度較高,空間規(guī)劃識(shí)別能力較強(qiáng),具有很好的參數(shù)優(yōu)化能力。 

【文章來源】：激光雜志. 2020,41(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

城市道路光學(xué)圖像的網(wǎng)格分布模型

為了驗(yàn)證本文方法在實(shí)現(xiàn)城市道路輪廓提取中的應(yīng)用性能，采用Matlab進(jìn)行仿真測(cè)試分析，設(shè)定城市道路圖像中心像素點(diǎn)的灰度值的為0.83，圖像信息熵為2.8，灰度直方圖的邊緣像素集為Hm=0.78，聯(lián)合模板匹配系數(shù)為0.89，最大的灰度級(jí)N=12,x,y,z方向的為邊緣像素集為(12,26,62)，像素采樣的大小400*800，干擾強(qiáng)度12 d B，根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定，進(jìn)行城市道路輪廓提取仿真，讀取原始的城市道路光學(xué)圖像如圖2所示。采用模糊信息融合方法進(jìn)行城市道路光學(xué)圖像信息融合，并進(jìn)行城市道路的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，得到聚類目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果如圖3所示。

采用模糊信息融合方法進(jìn)行城市道路光學(xué)圖像信息融合，并進(jìn)行城市道路的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，得到聚類目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果如圖3所示。根據(jù)檢測(cè)結(jié)果，結(jié)合Li DAR點(diǎn)云分布式檢測(cè)的方法進(jìn)行城市道路的輪廓特征分割，實(shí)現(xiàn)城市道路輪廓提取，得到提取結(jié)果如圖4所示。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3218903