车载激光点云道路边界提取的Snake方法

针对车载激光点云中道路边界提取困难,自动化程度低的问题,提出一种基于离散点Snake的车载激光点云道路边界提取方法。不同于传统基于图像建立Snake,本文直接基于离散点建立Snake模型。先利用伪轨迹点数据,确定初始轮廓位置,参数化不同类型的道路边界初始轮廓;然后基于离散点构建适合多类型道路边界的Snake模型,定义模型内部、外部和约束能量,通过能量函数最小化推动轮廓曲线移动到显著道路边界特征点处,实现不同道路边界的精细提取。本文试验采用3份不同城市场景的车载激光点云数据验证本文方法的有效性,道路边界提取结果的准确率达到97.62%,召回率达到98.04%,F1-Measure值达到97.83%以上,且提取的道路边界结果与软件交互提取的结果有较好的吻合度。试验结果表明,本文方法能够修正噪声、断裂等数据质量对道路边界提取的影响,能够实现各类复杂城市环境中不同形状道路边界的提取,具有较强的稳健性和适用性。     

车载激光点云中交通标线自动分类与矢量化

交通标线是重要的交通安全设施,其位置、属性和拓扑关系精细刻画道路交通结构,是智能交通、高精地图、位置与导航等应用的基础数据.本文提出一种融合空间上下文信息的车载激光点云标线分类图注意力模型(graph attention network with spatial context information,GAT_SCNet).该模型利用图结构建立标线及其邻接对象的出现和依存关系,基于标线几何、拓扑、空间结构关系构建注意力机制进行节点特征动态更新,通过对节点分类实现标线的精细分类.基于分类后标线,设计不同方案实现对分类后标线提取标线矢量化数据.试验采用4份不同车载激光扫描系统获取的城市与高速场景数据验证本文方法的有效性,试验结果中9类标线分类的准确率分别为100.00％、93.77％、100.00％、100.00％、100.00％、96.73％、97.96％、100.00％、98.39％,召回率分别为100.00％、96.36％、100.00％、100.00％、100.00％、97.26％、85.72％、100.00％、94.16％.结果表明,本文方法能实现道路场景中全尺寸、多类型标线对象的精确识别,并对形状相似标线(如虚线、斑马线和停止线)的区分具有较强稳健性.     

融合点云和多视图的车载激光点云路侧多目标识别

城市环境中的行道树、车辆、杆状交通设施是重要的交通地物,也是智能交通,导航与位置服务,自动驾驶和高精地图等行业应用的核心要素.为了准确识别这些路侧目标,本文提出一种融合点云和多视角图像的深度学习模型PGVNet(point-group-vi ew network),充分利用目标点云数据中空间几何信息及其多视角图像中高级全局特征提升路侧行道树、车辆和杆状设施的分类精度.为了减少视图间的冗余信息并增强显著视图特征,PGVNet模型利用预训练的VGG网络提取多视图特征,对其进行分组赋权获取最优视图特征;采用嵌入注意力机制的融合策略,利用最优视图特征动态调整PGVNet模型对点云不同局部关系的注意力度,学习不同路侧目标的多层次、多尺度显著特征,实现行道树、车辆和杆状交通设施的精确分类.试验采用5份不同车载激光扫描系统获取的不同城市场景数据验证本文方法的有效性,其中行道树、车辆及杆状交通设施分类结果中的准确率、召回率、精度和F1指数分别达(99.19％、94.27％、93.58％、96.63％);(94.20％、97.56％、92.02％、95.68％);(91.48％、98.61％、90.39％、94.87％).结果表明,本文方法融合多视图全局信息和点云局部结构特征可以有效区分城市场景中的行道树、车辆和杆状交通设施,可为高精度地图中要素构建与矢量化提供数据支撑.     

融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法

针对旅游线路推荐过程中的数据稀疏与冷启动问题,本文提出了一种融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法。首先,通过携程网、望路行程、百度指数等网站获取景点信息与对应的群体智慧数据,包括景点的位置、票价,用户评论、评分、浏览数据等;其次,结合用户特征与群体智慧数据构建景点对不同特征用户的综合吸引力并计算旅游线路吸引力指数;最后,定义旅游线路推荐多目标优化函数并利用多目标遗传算法NSGA2生成线路推荐列表。相较于传统旅游线路推荐方法,本文所提出的方法充分考虑了用户实际需求（消费侧）与景点吸引力（供给侧）,使得用户能够以较少的时间开销,尽可能多地游览热门景点。同时,推荐过程中根据用户的性别、年龄、出行方式、出行时间对用户群体进行划分,使得推荐准确性更高。实验结果表明,该方法考虑的因子可以有效提高用户在路线规划过程中的满意度,所推荐的旅游线路不仅具有更高的综合吸引力指数,还能够有效减少路程时间。此外,推荐结果也更加具有多样性,有助于推动智能化旅游线路推荐的发展。     

基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取

提出一种基于深度信念网络（DBN）的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重叠点云,从而生成独立目标点云;在此基础上,生成基于多方向目标对象的二值图像并展开成二值向量作为独立目标点云的描述特征;最后构建并训练DBN,利用训练好的DBN提取行道树、车辆及杆状目标等3类路侧目标。试验采用两份不同城市道路场景的点云数据,行道树、车辆及杆状目标提取结果的准确率分别达97.31%、97.79%、92.78%,召回率分别达98.30%、98.75%和96.77%,精度分别达95.70%、93.81%和90.00%,F1值分别达97.80%、96.81%和94.73%。试验结果验证了本文的有效性。     

贝塞尔曲线在虚拟森林景观单树几何模型构建中的应用

虚拟景观模型的生成,需要对实际景观进行抽象和简化。树几何模型和数字高程模型(DEM)是构成虚拟森林景观的两大要素。而树几何模型的构建又是林业GIS三维可视化的基础。在树几何建模中,树干及树枝形状的可视化表达具有突出意义。由于实际树种的复杂性,在计算机中建树模型,通常采用基于过程建模的方式,而这将面临用户如何对模型进行交互式控制的问题：参数太少,不足以描述树形态特征,而参数太多,则模型难以生成和理解。为了解决这个问题,我们引进贝塞尔(Bezier)曲线这种基于控制点的自由曲线来描述树木中的树干以及树枝形状,利用对曲线控制点的变动来控制曲线的形状,进而生成形态各异的树形状,对此,我们基于ActiveX技术生成Bezier曲线控件。结果表明,该方法能够表示多种形状的树干与树枝,具有操作简捷、计算速度快,可视化效果良好的优点。     

结合ICESat-2和GEDI的中国东南丘陵地区ASTERGDEM高程精度评价与修正

星载激光雷达ICESat-2和GEDI可以为数字高程模型产品的精度评价与修正提供全球覆盖的、可靠的高精度参考数据源。然而,现有的DEM修正方法主要是针对DEM误差中的植被高信号且多采用线性回归模型。为此,本文分析了ASTER GDEM v3精度与土地覆盖类型、高程、坡度、起伏度及植被覆盖率的关系。在此基础上,提出了一种考虑上述多种精度影响因素并结合XGBoost和空间插值的DEM误差修正方法。结果分析表明:原始ASTER GDEM的误差整体呈正态分布,平均误差为-3.463 m,存在较大负偏差,高程精度随着高程、坡度、起伏度及植被覆盖率VCF的增大呈降低趋势;经过修正后,ASTER GDEM平均误差降低到了-0.233 m,负偏差得到有效改善,整体平均绝对误差降低了26.04%,整体均方差降低了23.56%,耕地、林地、草地、湿地、水域及人造地表的DEM平均绝对误差和均方差都有不同程度的降低;本文提出的方法对多种特征要素与地形误差间的非线性关系进行拟合建模,在研究区取得了较好的修正效果。     

利用HLA的分布式虚拟森林环境构建

以分布式虚拟森林灭火环境为例,基于HLA/RTI协议,设计和初步实现了地形、树木、林火、灭火工具联邦成员组成的分布式森林灭火仿真系统虚拟场景的三维动态生成与显示。系统将仿真的底层通讯和上层的模型控制框架、三维图形绘制分离开来,形成各个独立的模块,具有扩展性和重用性。     

城市大气污染扩散GIS模拟分析--以福州市为例

以福州市为例,分析了GIS在环境模型研究中的主要应用范围;剖析了GIS与环境模型结合的三种层次。在 GIS技术支持下建立了城市点源和线源大气污染扩散模型,采用大气污染扩散模型与GIS的嵌入式的紧密集成技术,进行福州市大气污染扩散模拟,直接采用等值线的方式表达大气污染物在不同气象条件下空间分布模拟结果, 为城市大气污染源的管理和时空模拟提供了一个良好的可视化分析环境。模拟结果表明:2000年福州市区工业路附近区域与福新路附近区域出现SO2高浓度;湖东路、八一七路、福新路、六一北路围成区域出现NOx高浓度,为机动车污染严重的区域。污染物浓度分布与污染源的空间分布和排放量密切相关。     

高逼真度虚拟森林环境的半球成像方法模拟分析

半球成像方法可广泛应用于植被结构参数及冠层光合有效辐射测量等领域。高逼真度虚拟森林环境的半球成像方法模拟及验证可用于定量评估半球成像方法测量精度及地面验证研究。但高逼真度虚拟森林环境下半球成像方法模拟面临场景复杂度高、面片数巨大、模拟效率低等难题。首先,论文以高逼真度虚拟森林环境构建原理建立了不同林分密度、树木分布模式、场景大小及树木种类等特征的虚拟森林环境库;然后,在采用光线跟踪算法开展半球成像方法模拟时,对比分析了4种数据结构分割平面搜索方法,即空间中分法、对象中分法、启发式排序法和启发式BIN分区法,结果表明,启发式排序法性能最佳;最后,以高逼真度虚拟森林环境库,对比分析了传统方法、Kdtree、BVH、Octree 4种数据结构方案组织、管理单树几何模型及虚拟森林场景两级数据集效率,并选择场景节点遍历数、单树几何模型节点遍历数、单树几何模型遍历数、面片遍历数及平均计算时间等参数作为衡量数据结构组织方案性能的定量化指标,研究发现Kdtree数据结构方案较其他3种数据结构方案更为优越,因此,其可作为高逼真度虚拟森林环境库的半球成像方法模拟之首选。