基于形状曲线的机载LiDAR点云汽车类型识别

• 作者: 金国清
• 来源期刊: 铁道勘察
• 学科: 交通运输
• 关键词: 汽车类型识别 形状曲线 Hausdorff距离 离散Fréchet距离 DTW规整距离 点云
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 工程测量
• 页码范围: 24-28
• 页数: 5页
• 分类号: U455.43
• 字数: 3928字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19630/j.cnki.tdkc.201805280002

摘要

为解决机载Lidar点云汽车类型的识别难题,利用点云的形状曲线与标准汽车形状曲线相似度的比较,来实现汽车目标与非车目标的区分,以及汽车类型的判断.标准汽车形状曲线的相似度可利用Hausdorff距离、离散Fréchet距离和动态时间扭曲(dynamic time warping,DTW)规整距离3个不同方法来进行计算,并对影响汽车类型识别性能的因素进行对比研究.实验结果表明,以DTW规整距离作为相似度评价指标时,汽车类型识别性能最优.基于DTW规整距离汽车形状曲线的机载Lidar点云汽车类型识别方法判定非车目标的总体精度为90.6％,具体汽车类型识别中总体精度达到72.9％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金国清		5	4	1.0	2.0