车载LiDAR点云路灯提取方法

• 作者: 张西童 李永强 李鹏鹏 董亚涵
• 来源期刊: 测绘学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 车载LiDAR 路灯模型 路灯先验样本 点云匹配 类型识别
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 247-259
• 页数: 13页
• 分类号: P237
• 字数: 9897字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11947/j.AGCS.2018.20170527

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李永强	河南理工大学测绘与国土信息工程学院	42	328	11.0	15.0
2	李鹏鹏	河南理工大学测绘与国土信息工程学院	12	25	3.0	4.0
3	董亚涵	河南理工大学测绘与国土信息工程学院	7	11	2.0	3.0
4	张西童	河南理工大学测绘与国土信息工程学院	5	36	5.0	5.0