本文選題：激光雷達濾波 + 車輛檢測　； 參考：《遙感技術與應用》2014年05期

【摘要】：機載激光雷達(LiDAR)技術的出現(xiàn)為地面汽車目標檢測提供了新的途徑。為了從機載LiDAR點云數(shù)據(jù)中提取汽車對象,根據(jù)不同地物的屬性特征,提出了一種航空影像輔助下的城區(qū)機載LiDAR汽車目標檢測方法。首先利用形態(tài)學開重建濾波完成地面和地物的分類,然后在地物點的基礎上結(jié)合正射影像,通過歸一化植被指數(shù)(NDVI)特征完成對植被和非植被地物的初步分類,最后在非植被地物的基礎上,根據(jù)地物對象的形狀特征及高程信息完成汽車和建筑物及陰影植被等非汽車對象的分類,從而完成汽車目標的提取工作。3個實驗區(qū)的計算結(jié)果表明:該方法能有效從LiDAR點云中提取汽車目標,正確度和完整度的均值分別為95%和85%,滿足實用性要求。
[Abstract]:The emergence of airborne lidar provides a new approach for ground vehicle target detection. In order to extract vehicle objects from airborne LiDAR point cloud data, a method of airborne LiDAR vehicle target detection in urban area assisted by aerial image was proposed according to the attribute features of different ground objects. Firstly, the classification of ground and ground objects is completed by morphological reconstruction filtering, and then the primary classification of vegetation and non-vegetation features is completed by using the normalized vegetation index (NDVI) feature based on the orthophoto image. Finally, on the basis of non-vegetation features, the classification of non-vehicle objects such as vehicles, buildings and shadow vegetation is completed based on the shape characteristics and elevation information of the objects. The results of three experimental areas show that the method can extract vehicle targets effectively from the cloud of LiDAR points. The mean values of accuracy and completeness are 95% and 85% respectively, which meet the practical requirements.
【作者單位】： 西南交通大學地球科學與環(huán)境工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51178404、41072220) 高等學校博士學科點專項科研基金(20100184110019) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(SWJTU09CX010、SWJTU09BR050)資助
【分類號】：TN958.98

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1806073