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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 63 毫秒
1.
针对车载激光雷达点云初始聚类中心难以确定的问题,该文提出了一种基于最大网格密度的近邻聚类算法对点云实现分割,并以高程、法向量和投影密度作为约束条件对分割后的点云块进行地物的分类识别。通过对车载激光雷达的部分点云数据进行相关试验,结果表明该方法可以精确有效地实现城市典型地物分类。  相似文献   

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车载LiDAR点云数据中杆状地物自动提取与分类   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对城市道路场景中车载LiDAR点云数据质量差、各类地物相互遮掩的情况,提出杆状地物自动提取与分类算法。先通过改进数学形态学算法移除点云数据中的地面点,再根据杆状地物的形态特征,使用纵向格网模板初步提取杆状地物,然后对提取的疑似杆状地物进行点云数据规则化并通过统计分析移除噪声点,最后根据预先建立的杆状地物样本训练SVM分类模型,对提取的杆状地物进行分类。试验表明,本文方法能够在数据质量欠佳的情况下有效提取城市道路场景中的杆状地物,并对提取的杆状地物进行高精度分类。  相似文献   

4.
车载激光扫描测量方法较传统摄影测量方法具有更多优点,它能快速采集大面积、高精度的三维空间数据,具有广阔的应用前景。针对车载激光扫描数据的分类问题,提出了一种基于地物特征提取的点云数据分类方法,即采用主成分分析(PCA)方法,在提取多种街区地物点云数据几何特征和总结地物对象特征知识规则的基础上,根据选取的主特征设计一套阶层式的分类方法,并利用该方法对一套车载激光点云数据进行了分类试验。结果表明,该方法的分类效果良好,具有一定的实用性。  相似文献   

5.
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   

6.
车载LiDAR技术作为一种新兴的测绘数据获取手段,广泛应用于城市更新道路建模领域。本文从实际行业生产应用的角度出发,以SSW车载LiDAR获取的点云数据进行道路建模的应用对比研究。分别采用基于TIN滤波后的原始点云建模和基于路边线构建三角面的建模方法。经实验对比分析,分别从建模效果和模型高程方向上进行建模精度的比较,得出车载LiDAR在道路建模中的相关结论,对于生产应用具备一定的参考意义。  相似文献   

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8.
道路场景中路灯数量大、类型多,大场景中路灯详细信息获取是一项繁重的工作。本文提出先验样本集辅助的、基于骨架线缓冲区判别的路灯点云提取及种类识别算法:先根据路灯在车载LiDAR点云中的表达特征,构建路灯模型,并构建路灯先验样本集;再依据数学形态学的理论和方法,提取车载LiDAR点云场景中的杆状地物,在路灯模型及语义规则约束下,得到候选路灯;然后根据候选路灯的参数信息,及已获取路灯的统计信息,从样本集中筛选候选样本;最后基于最小二乘理论的匹配算法,对路灯先验样本与候选路灯点云进行匹配筛选,并基于路灯骨架线信息构建的双重缓冲区,对候选路灯进行判别分析,实现路灯的提取和种类识别。试验表明,该算法对于遮挡少、数据相对完整的路灯提取准确度为95.2%,对于遮挡严重、点云密度低、数据完整性差的路灯提取准确度为78.0%,验证了该算法对大场景中路灯详细信息提取的稳健性。  相似文献   

9.
针对车载LiDAR点云进行地面点滤波时,基于常规TIN、坡度等滤波算法不能根据局部地形变化自动调整阈值的问题,该文结合城市点云特征和地形起伏度,提出地形自适应的车载LiDAR点云滤波方法。该方法通过引入地形自适应参数进行区域增长阈值的动态调整,实现地面点、非地面点的自动精确滤波。通过实测数据试验,结果表明该方法可适用于车载LiDAR城市点云中地面点和非地面点的较精确分类,解决低矮浅丘、低矮灌木等地物点不容易正确分类的问题。  相似文献   

10.
《测绘科学》2020,(1):69-76
针对车载激光雷达(LiDAR)数据中杆状地物分类效果不理想的问题,该文对从车载LiDAR数据中提取的杆状地物进行形态分析与分类研究。首先,利用基于体素的方法对杆状地物进行提取。其次,对提取出的杆状地物进行形态分析,使用ESF特征、几何特征及附属物拓扑特征作为杆状地物的特征向量集。最后,利用随机森林分类器对特征向量集进行重要性分析,构建最优特征子集,对杆状地物进行精细分类。该文在3个数据集上进行试验以验证方法的有效性。结果表明,该文方法对杆状地物有较好的分类效果,准确率分别为91.8%、89.23%和88.51%。  相似文献   

11.
主要介绍了基于TerraSolid软件相关工具的LiDAR点云数据具体分类流程及利用比利时弗兰德斯(Flanders)约3 000 km~2LiDAR点云数据针对不同地形、地物的特点进行地面点自动分类提取实验,结合实验结果及经验,总结针对不同地形、地物的LiDAR点云数据的高效自动分类生产方式。  相似文献   

12.
王婷婷 《北京测绘》2021,35(1):41-45
针对车载LiDAR点云数据处理复杂、时间长的问题,本文以地物不同特征值作为建筑物自动提取算法的依据,通过点云数据预处理、聚类分析等一系列流程最终实现一般建筑物点云的自动提取.通过两个实验区点云数据的提取与相应的实际地物进行精度分析对比,结果表明本文算法对实例测区环境下的不同建筑物点云提取具有较好的有效性,满足数字城市三...  相似文献   

13.
由于道路与地面在空间上表现相近,因此,仅用空间坐标无法从LiDAR数据中直接提取道路。机载激光扫描系统在获取对象三维信息的同时,也记录了激光经由反射的强度信息,因此能从空间坐标和辐射两个方面表现地物的特性。结合这两种相对独立的信息在激光扫描数据中进行道路提取,提高了提取结果的稳定性。首先利用激光扫描数据的高程滤波去除非地面点;再通过强度信息进行阈值分割得到包含干扰的初始道路区域;然后,利用两组十字剖分线检测初始区域在4个方向的狭长性与宽度一致性,使得狭长状、区域宽度较一致的道路区域同干扰区域具有不同的权值,从而提取真正的道路区域;最终通过对道路区域的细化和平滑,得到道路中心线。实验表明,该方法能够较好地在LiDAR数据中提取出道路并得到道路中心线。  相似文献   

14.
机载LiDAR点云航带平差方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
以航带平差作为系统误差消除的关键技术,提出了基于无控制三维表面匹配的方法,并用最小高程差(LZD)和最小法向距离(LND)两种算法加以实现。实验表明,LND和LZD算法的平差结果均可满足工程精度的需求;LZD较LND算法的整体计算效率偏低,但其精度较高;与商业软件TMatch的结果相比,LZD的精度和其相当,且两种方式在TMatch软件平差失败时也能成功地完成航带平差任务。  相似文献   

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为提高激光雷达点云自动分类程度,提出了一种新型激光点云分类方法。在TerraSolid软件中,结合点云滤波、影像解译和特征要素采集等技术进行点云分类,并基于新昌县点云分类数据进行实验。结果表明,该方法可快速准确地分类建筑物,减少了大量手动编辑分类工作,加强了自动化分类程度,可大大提高工作效率。  相似文献   

16.
机载激光雷达外业数据采集过程中不可避免地产生噪声点,噪声点会被误认为地面点而造成地形数据不准确,手动剔除噪声点耗时费力,难以满足生产需求.因此,本文以Terrasolid为处理平台,针对三类噪声点数据进行自动分类,并利用Kappa系数验证其与手动分类的一致性,获取得到较高精度的去噪点云.  相似文献   

17.
胡舒  王树根  王越  李欣 《地理空间信息》2021,19(3):10-13,17
以武汉市三环线内主要道路夜间停车调查项目为背景,利用车载三维激光扫描技术获取了武汉市三环线内夜间某道路沿线的点云数据,提出了一种基于知识规则的车辆目标自动检测方法.该方法首先采用基于欧式距离分割的聚类方法将点云分割为簇,再分析车辆目标的点云特征和空间几何特征等相关特点,然后建立车辆目标检测的知识规则,最后根据知识规则实...  相似文献   

18.
传统曲面约束滤波算法中,利用最小二乘拟合地形曲面易受种子点粗差影响。针对这一问题,提出基于抗差趋势面的机载激光雷达点云数据滤波方法,首先构建格网索引组织数据,引入抗差趋势面拟合合理的区块地形,通过自适应阈值的设置实现不同区域的自动灵活处理,最终滤除孤立点完善滤波结果。使用ISPRS提供的测区数据进行实验,与传统曲面拟合方法进行对比,实验结果证明,该方法较传统移动曲面拟合法能够得到更加可靠的滤波结果,具备较高实用价值。  相似文献   

19.
提出了一种从机载激光点云数据中自动提取电力线的方法。首先利用顾及地形起伏特征的机载激光点云自动滤波方法移除地面点,利用维数特征以及方向特征自非地面点中分割获得电力线激光点云;然后对获取的电力线点采用二维霍夫变换和最小二乘拟合的方法求取每条电力线的中心线方程,根据中心线方程求取每条电力线上的激光点完成单电力线目标提取,并考虑了电力线在水平投影面内重叠时的情况;最后根据分块质心解算方法生成每条电力线上的三维节点,输出电力线矢量。采用实际线路巡检实验采集的机载激光点云数据进行实验,实验结果表明,该方法能从机载激光点云数据中提取出完整的电力线,并具有较好的鲁棒性,对电力巡线具有一定的实际意义。  相似文献   

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