一种车载激光点云数据中道路自动提取方法

• 作者: 刘如飞 卢秀山 岳国伟 田茂义
• 来源期刊: 武汉大学学报（信息科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 车载激光 道路提取 扫描线索引 移动动态窗口
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 250-256
• 页数: 7页
• 分类号: P208|P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.13203/j.whugis20140959

摘要

针对车载移动测量系统数据采集特点,构建车载激光点云扫描线索引,提出了一种基于扫描线索引的道路路面与路边点云稳健分类法.首先通过分析扫描线上不同地物剖面的空间分布特征,进行剖面激光点生长聚类,形成完整的地物剖面目标点集;然后根据点集的几何特征因子判断点集类型;最后利用相邻多条扫描线上路边点分布规律进行去噪.对车载移动测量系统获取的两份点云数据进行实验,路面与路边提取的平均完整率分别为94.4％、86％,平均准确率分别为98.9％、99.1％.实验分析表明,该方法能有效减少粗糙路面点的错误分类,适应不同的道路路边条件,降低独立地物对路边提取的干扰.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢秀山	山东科技大学测绘科学与工程学院	160	1799	20.0	34.0
5	田茂义	山东科技大学测绘科学与工程学院	43	479	12.0	20.0
6	刘如飞	山东科技大学测绘科学与工程学院	30	151	9.0	11.0
7	岳国伟	山东科技大学测绘科学与工程学院	12	93	5.0	9.0