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针对车载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据的不完整性问题,提出一种车载LiDAR点云数据分割以及基于分割后点云数据的半自动化建模方法。首先对点云数据进行标准格式转换及稀化;然后以不同地物的属性和几何特征为分割条件,分别建立道路、建筑物、树和路灯等附属设施的三维模型,并利用车载以及航空图像的纹理信息辅助建筑物的立面和顶面三维建模;最后以真实街景为实验区,基于拓普康IP-S2车载LiDAR点云数据,完成该街景的分割与建模。实验结果表明,该文提出的点云数据分割与街景地物重建方法比较简单,可实现道路和建筑物的半自动化分割;利用成熟的建模软件和方法,实现了建模的完整性和较强的可靠性。 相似文献
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道路边界精确提取建模是城市道路管理、智能交通规划和高精度地图制作等领域的重要课题之一。本文提出了一种基于车载激光雷达点云数据和开源街道地图(OSM)的三维道路边界精确提取方法。首先,针对原始车载LiDAR点云数据应用布料模拟滤波分离地面点,再结合相对高程分析获取道路边界点候选数据集。然后,应用OSM矢量道路网数据的节点辅助道路边界点候选点集进行分段。最后,在各分段点云数据集中基于随机抽样一致性算法获得三维道路边界点集。通过直道、弯道及高密度复杂场景3种不同类型的城区道路边界路段分类提取试验。结果表明,利用该方法进行道路边界提取的准确率和召回率分别达96.12%和95.17%,F1值达92.11%,本文方法可用于高精度道路边界的三维精细提取与矢量化,进而为智能交通与无人驾驶导航提供支撑。 相似文献
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车载点云数据的自动分类与提取是进行城市三维建模的基础和关键步骤。文章利用国产SSW车载激光建模测量系统获取的点云数据丰富的底层信息(点云基于激光扫描坐标系的坐标、相邻点梯度等)提出了一种针对道路边线的自动分类与提取算法。通过粗提取和精提取两个步骤得到准确的道路边线点云,再采用最小二乘拟合算法进行拟合,自动生成道路边线矢量文件。 相似文献
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车载激光扫描系统目前已应用于智慧城市建设、道路资产管理等多个方面。本文针对车载LiDAR点云数据道路边界提取问题,提出基于多特征联合且适应多类道路的边界提取方法。构建点云局部邻域高差梯度、回波梯度与曲率梯度,通过设置阈值提取道路边线。结果表明,该方法在直行道路、曲弯、直弯等代表性道路环境中均取得了较好的结果,验证了算法的鲁棒性,对扩展研究车载LiDAR在道路场景中的应用具有重要价值。 相似文献
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针对直接从LiDAR点云数据中提取道路信息比较困难的问题,文章提出了一种基于点云分割和区域生长的机载LiDAR数据道路点云提取方法:采用曲面生长法对点云进行分割,直接得到包含道路信息的曲面点集合;应用LiDAR数据的回波强度对分割结果中的道路进行强度标定,并采用区域增长的思想实现了道路的精细提取。实验表明,该方法能够高效、准确地提取道路点云,在路桥建模方面有较强的使用价值。 相似文献
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点云配准是集成车载和航空LiDAR数据进行三维建筑模型构建的重要环节。本文以建筑轮廓为配准基元,提出了一套完整的车载和航空LiDAR数据配准流程,包括点云数据中建筑轮廓的提取、基于建筑轮廓的点云配准两个步骤。文中首先提出了一种极大值累积量的方法,以实现车载LiDAR点云中建筑轮廓的提取;在利用建筑轮廓进行初始配准的基础上,提出了一种配准关系修正的方法以精确配准点云。实验证明,极大值累积量方法能够有效地从车载LiDAR点云中提取建筑轮廓,本文的配准方法能够实现车载和航空LiDAR数据的高精度配准。 相似文献
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从数据量庞大且散乱的车载LiDAR点云中分割出建筑物立面数据是一项繁琐而艰巨的工作。本文提出一种结合机载LiDAR点云的车载LiDAR点云建筑物立面分割方法。该方法在空-地点云严格配准的基础上,从机载LiDAR点云中分割出每栋建筑物的顶部点云,提取建筑物顶部外轮廓线并进行规则矢量化处理,设置轮廓线缓冲区实现立面点云的粗分割;再采用基于稳健特征值的平面拟合法对单栋建筑物的每个立面进行去噪滤波,实现建筑物立面的精细分割。试验结果证明了该算法对城市场景中车载LiDAR点云处理的有效性。 相似文献
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层析SAR技术可以根据获取的二维SAR影像来进行城市建筑物的三维重建,在不久的将来有望成为城市多维精密监测的重要技术工具。目前,层析SAR城市建筑物三维点云的精度还没有有效的验证方法。本文提出一种基于地面LiDAR三维点云数据来验证层析SAR三维点云数据精度的方法,通过将层析SAR和LiDAR的建筑物点云分割成不同立面,进而逐个面进行立面边界提取,并以LiDAR三维点云数据作为基准,将二者的建筑物几何特征进行对比,从而验证层析SAR城市建筑物三维点云的精度。实验选取盘古七星酒店层析SAR三维点云数据与LiDAR三维点云数据进行对比分析,结果表明基于LiDAR三维点云来验证层析SAR城市建筑物三维点云精度方法的有效性和适用性。 相似文献
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针对车载LiDAR数据构建格网,提取行道树点云并分割树干点云,首先以格网为单位,进行滤波处理提取非地面点云;再对提取的点云进行降噪处理;然后基于格网对处理后的点云块进行聚类,依据行道树与其他地物的形态以及投影等差异从聚类单元中提取行道树,并对相连树进行分割;最后针对提取的单株行道树依据分层投影的原理,分割行道树树干点云与树冠点云.采用一段车载LiDAR数据进行算法实验并与人工提取方式对比验证算法提取的有效性与准确性. 相似文献
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利用车载LiDAR点云数据提取城市道路边界 总被引:2,自引:1,他引:1
随着高精地图产业的兴起,精确提取道路边界点云数据成为研究的重点。本文首先将车载LiDAR扫描系统获取的城市道路数据根据采集轨迹进行分段,对每一段路段点云进行滤波处理;然后通过分析点云的高程与平面信息,采用点云分割算法分离路面与非路面点云,再对处理后的路面点云进行投影;最后运用边界特征估计提取算法获取道路边界点云。通过对两种典型路段进行试验分析表明,该方法用于提取城市道路边界点云效果较好,精确性与稳健性高,对今后道路边界线的提取起到借鉴作用。 相似文献
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介绍了一种利用Terrasolid软件进行机载与车载LiDAR点云数据融合的方法,通过分析两种扫描系统采集点云之间的共性与特性,制定了融合取舍原则,得到了覆盖范围全面的LiDAR点云融合成果,为LiDAR点云数据的应用和推广提供了良好的基础。 相似文献
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三维激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)系统通过发射和接收激光脉冲,能直接快速获得地表密集的高精度3维激光点云数据,以下简称LiDAR激光点云数据.本文应用车载LiDAR激光点云移动测量技术,结合房产测量系统及测区实际情况,对不动产测绘项目外业数据采集过程进行研究,并详细阐述了利用点云进行不动产外业测量的方法,最后与传统测图方法进行比较.结果表明,车载LiDAR激光点云移动测量技术可以满足不动产测绘的精度要求,而且外业数据采集效率较传统方法提高30多倍.可以为不动产测绘项目生产提供参考和借鉴. 相似文献
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车载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)已被广泛应用于城市道路信息的获取,为提升车载点云地面点提取效果,分析了主要的车载点云滤波方法,并从限制点云处理范围、点云数据格网化、种子点的优化和滤波参数的选取等方面改进了车载点云滤波方法.实验结果证明,所提出的方法能够有效提取地面点云. 相似文献