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摘要:
文章提出一种完整的全自动化处理框架,基于三维激光点云数据对高速公路和城市道路场景的杆状目标进行了检测和分类,主要包括3个步骤:数据预处理、杆状目标检测和分类.其中,在数据预处理阶段,采用基于布料模拟滤波算法自动分离地面点和非地面点,然后基于欧氏距离聚类方法对非地面点进行快速聚类,以及采用迭代图割算法进一步分割目标对象;在目标检测阶段,集成先验信息、形状信息和位置导向搭建滤波器,对杆状目标进行检测;在对象分类过程中基于多属性特征,利用随机森林分类器对目标的特征进行计算和分类.并使用3个道路场景数据集进行测试,结果显示,3个数据集的整体MCC系数为95.6%,分类准确率为96.1%.这说明文章所构建方法具有较高性能.另外,该方法还可以鲁棒地检测杆状目标的重叠区域,较为适应复杂程度不同的道路场景.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于三维激光点云的复杂道路场景杆状交通设施语义分类
来源期刊 热带地理 学科 交通运输
关键词 点云处理 目标识别 语义分类 多层次特征 复杂道路场景 杆状交通设施
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 893-902
页数 10页 分类号 U491
字数 语种 中文
DOI 10.13284/j.cnki.rddl.003263
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汤涌 1 0 0.0 0.0
2 项铮 1 0 0.0 0.0
3 蒋腾平 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
点云处理
目标识别
语义分类
多层次特征
复杂道路场景
杆状交通设施
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
热带地理
双月刊
1001-5221
44-1209/N
大16开
广州市先烈中路100号大院广州地理研究所
1980
chi
出版文献量(篇)
2342
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10
总被引数(次)
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