车载LiDAR点云中交通标线的提取方法

交通标线,作为道路上重要的交通标识,为司机和行人提供重要的引导信息。车载激光扫描系统(车载LiDAR)可以快速获得被测目标的表面三维坐标信息,为提取高精度三维交通标线提供了可靠数据源。本文通过分析道路点云数据的平面距离、点云强度、点云密度等特征,将点云数据归化成地理参考强度图像。针对生成的二维参考图像,充分借鉴图像处理中目标分类与识别的手段,将交通标线信息准确提取出来。实验表明,该方法可行、有效。     

基于机载LiDAR点云的道路提取方法研究

道路是建设数字交通和数字城市的重要组成部分,也是空间地理信息的重要元素。针对传统遥感技术提取道路效率低、自动化程度不高以及易受周围环境影响等问题,基于无人机搭载LiDAR测量系统获取的某城郊结合区的点云数据,提出一种点云数据预处理、道路点云分级提取和道路边界提取算法。该算法首先对获取的LiDAR点云原始数据进行去噪处理,再结合曲面拟合滤波和点云几何特征提取包含道路在内的地面点云,然后利用点云的强度信息初提取道路点云,针对与道路材质相似的停车场等地物点云,在构建TIN的基础上,使用边长和面积约束进一步对道路点云进行精提取,最后使用α-shape算法对道路边界进行提取,并利用算法对实测的点云数据进行道路提取,以准确率和误分率对本文算法进行定量分析,结果表明提出的道路提取算法能够快速准确地提取道路点云。     

地面固定式激光扫描点云中建筑物墙面信息的识别提取

地面固定式激光扫描系统能够获取大面积高分辨率的被测对象表面三维数据,本研究通过对固定式LiDAR激光数据做初分类,从地面点中粗提取具有少量噪声的建筑墙面数据,然后利用平面区域分割算法和立面约束条件提取建筑物墙面数据。在对两份固定式三维激光扫描点云的实验中,通过对不同分辨率的数据利用本文所提算法都取得了较好的墙面提取效果,实验证明了该方法的有效性。     

从三维点云中自动提取隧道几何特征线

三维激光扫描技术为大型交通工程的全三维表面量测提供了一种有效的技术手段。但是面对扫描输出的海量原始点云数据,如何从中快速、精确地提取工程几何信息就变成一个亟待解决的问题。文中设计了一种从三维点云中自动提取隧道几何特征线的方法,仅以带有三维坐标的点云数据输入,不需提供额外的隧道相关参数,根据隧道表面法向与隧道中轴走向、隧道断面之间的几何关系,自动跟踪中轴线并确定截面方向,截取断面轮廓线。适用于弯曲型隧道,能够根据隧道走向精确调整中轴线方向和截面法向,在实际工程应用中具有较强的实用性。     

车载激光扫描点云中建筑物边界的快速提取

以车载激光扫描点云数据为研究对象,提出一种由粗到细且快速获取点云中建筑物3维位置边界的方法。首先,通过分析格网内部点云的空间分布特征(平面距离、高程差异和点密集程度等)确定激光扫描点的权值,采用距离加权倒数IDW(Inverse Distance Weighted)内插方法生成车载激光扫描点云的特征图像。然后,采用阈值分割、轮廓提取与跟踪等手段提取特征图像中的建筑物目标的粗糙边界。最后,对粗糙边界内部的建筑物目标点云进行平面分割,提取建筑物的立面特征并构建立面不规则三角网TIN(Triangulated Irregular Network),并在建筑物先验框架知识条件下自动提取建筑物的精确3维位置边界。     

车载LiDAR点云中建筑物立面位置边界的自动提取

提出了一种基于点云特征图像和特征值分析的车载LiDAR点云建筑物立面位置边界的自动提取方法。首先利用车载LiDAR点云数据生成扫描区域的点云特征图像,并通过图像处理手段提取可能的建筑物目标点云;然后对提取的目标点云进行剖面分析和特征值分析,识别建筑物目标;最后对建筑物点云进行平面分割,提取建筑物立面,并对立面点云进行特征值分析,得到建筑物立面与地面交接的三维位置边界。实验结果表明,该方法能快速有效地提取车载LiDAR点云数据中的建筑物目标,同时提取的建筑物立面位置边界与原始点云能准确符合。     

基于车载LiDAR的交通标线自动提取方法研究

针对自动驾驶技术对高精度道路信息实时存储分析的需求日渐增大、道路点云数据冗余离散的问题,本文提出了一种从车载LiDAR点云数据中自动提取道路面、分类并矢量化交通标线的有效方法。首先,将点云数据中的非地面点滤除;其次,基于载体车辆的行车轨迹线生成伪扫描线实现道路面的提取;然后,构建一系列二维点云参考影像,利用点云强度等特征信息检测交通标线边界像素点及坐标,并去除离群值对交通标线进行分类细化;最后,对本文方法提取与传统方法提取的交通要素进行对比,实验结果表明,本文提取方法的准确度及效率都有了一定的提升。     

机载激光点云中电力线的自动提取与重建

针对传统电力线点云自动提取方法在抗差性、准确性上的不足,文中从输电线路走廊中不同地物点云的空间特征差异出发,提出一种新的基于激光点云的电力线自动提取与重建方法.此算法利用栅格化处理和拟合残差判别提取电力线候选点云,通过双重K-means算法实现电力线重建.利用4组实际输电线路点云进行可行性试验.试验结果表明,方法对电力...     

从点云中提取断面轮廓在隧道监测中的应用

针对传统隧道监测所面临的问题,提出利用地面三维激光扫描技术对隧道形变进行快速监测的方式。首先介绍了地面三维激光扫描仪的工作原理,然后提出了快速提取隧道点云数据法向以及中心线、断面轮廓的方法,最后探讨了其在隧道监测方面的应用。该方法能大大提高隧道形变监测的效率和精确度。     

点云中角点的自动提取算法研究

针对三维激光扫描数据处理过程中的数据拼接、纹理映射、目标识别等问题,提出一种新的三维激光扫描距离图像的角点提取算法,旨在为相邻测站问数据拼接提供粗配准的对应点.文中通过把三维激光扫描仪获得的单站距离图像转化为二维深度图像,利用已有的SUSAN算子提取出深度图像的角点,反算深度图像的角点到距离图像坐标系下实现角点的提取.利用2站间4个公共角点作为粗配准进行2站数据的ICP配准,利用配准的准确度验证该角点提取算法的有效性.     

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.     

从激光点云中提取古建筑线性和圆形特征的比较

对古建筑激光扫描点云进行分割、识别,并利用Hough变换和最小二乘法从点云中提取直线和圆,取得了较满意的结果。对两种算法的提取效果进行了比较。     

车载LiDAR点云中的建筑物特征提取

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...     

基于主成分分析的点云平面拟合技术研究

针对点云数据易受到噪声的扰动,导致拟合的平面不稳定的特点,将主成分分析法应用到点云平面拟合中。首先选取合适的邻域以拟合点云,剔除一些孤立点;再以主成分分析原理为基础,通过一定的准则去除粗差点,获取稳定准确的最佳平面方程。在实验中,分别利用最小二乘法、特征值法和主成分分析法对点云数据进行拟合,结果显示该方法能够有效剔除噪声点,得到可靠的平面参数估值。     

机载LiDAR点云中道路的提取方法

针对国内外许多专家学者对道路提取进行了大量的研究,但国内少有文章对这些研究进行归纳总结这一问题,该文对近年来国内外所有的研究现状进行总结概括。机载LiDAR点云进行道路提取中由于道路点云与地面点云高程相差很小、激光反射强度相近,导致道路提取一直是一个难点。文中系统阐述了从LiDAR中进行道路提取的各个过程、存在的问题以及对应的处理方法。最后,对此项研究内容进行了展望。     

车载激光扫描数据的高速道路自动提取方法

针对车载激光扫描技术存在数据量大、点云散乱、目标复杂以及地物相互遮挡等问题,该文提出一种从车载激光扫描数据中高速道路自动提取方法。①对激光点云进行基于扫描线的自适应滤波,剔除路面点。②对于滤波后激光点云数据,使用平滑度约束下的欧式聚类算法进行聚类。③对道路边界进行优化追踪,提取出完整的道路边界和道路面。实验结果表明,本文方法能够快速准确地提取高速公路道路边界和路面点云,提取结果的准确率、完整率和检测质量分别为97.52%、94.23%和92.69%。     

一种基于半圆柱模型的隧道点云中轴线提取与滤波方法

提出一种基于半圆柱模型的隧道点云中轴线提取与滤波方法,通过粗提取和精提取中线点,采用三次B样条插值加密中线点,再采用高阶多项式精确拟合中轴线方程,根据所得中轴线方程,对点云进行切片、投影、空间圆拟合,得到隧道点云横断面,取空间圆平均半径作为隧道半径,设置距离阈值,实现隧道点云滤波.实验结果表明,该方法提取的中轴线整体偏...     

三维点云的分割及骨架提取研究

针对在三维点云环境下分离目标物体所出现的过度分割问题,提出一种结合随机抽样一致性和颜色差值区域聚类的分割方法。首先利用RANSAC算法去除场景中大部分平面,使得目标物体和连成片的点云脱离,然后结合点云的距离阈值和目标颜色差值,得到目标点云数据。针对L1中值算法对曲率较大模型的骨架提取存在的不足,进行了改进。通过L1中值算法对点云模型进行骨架提取,得到点云的骨架点,然后沿端点方向向外进行最大内切球的球心提取,最后连接多个球心及骨架末端点,得到符合人类视觉效果的骨架。改进的算法提高了L1中值对曲率较大点云骨架提取的准确性。     

基于LIDAR点云数据的电力线提取和拟合方法研究

从LIDAR电力线扫描数据的高程分布特点出发,提出了基于点云高程数据平面投影的电力线提取和拟合算法。首先通过高程自动阈值分割初步剔除地面点;其次,通过高程投影和重采样将高程分布转换为高程值影像,在影像空间通过直线检测实现电力线提取和拟合;最后,提出了基于数学形态学的电塔分割和潜在危险地物检测。通过对LIDAR点云数据电力线提取和拟合试验表明,本文算法能较好地实现电力线拟合、电塔提取及危险地物检测,可用于基于LIDAR的电力巡线。     

利用点云切片提取技术分析桥梁形变

三维激光扫描技术作为近年来发展迅速的测绘手段,在桥梁健康监测中,已经成为监测技术的重要组成部分。本文以武汉市某跨江大桥为例,首先采用Trimble SX10三维激光扫描仪对桥梁进行长期监测扫描,并对桥梁钢结构和桥墩的点云进行切片;然后在Trimble Business Center 和 Trimble RealWorks软件的帮助下对每期的扫描点云进行处理,提取桥拱断面点坐标并对桥墩切片点云进行最佳垂直圆柱体拟合,获取拟合平面中心点坐标;最后对比分析每期特征点平面坐标的偏差和三维偏移量。本文研究成果验证了三维激光扫描仪在桥梁变形监测中的可行性,丰富了桥梁监测数据的表现形式,可以为相关研究提供依据和参考。