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摘要:
针对基于三维激光点云的坑槽扫描提取算法计算量大、效率低的问题,提出基于RANSAC思想的坑槽提取方法.首先,使用RANSAC计算横断面基准线,矫正横断面数据并初步识别坑槽点及其位置;其次,对坑槽区域使用RANSAC计算坑槽局部基准路面,由此标记出坑槽点及路面点;然后使用种子填充算法进行连通域求解,计算出坑槽点集;最后对坑槽点集进行坑槽边界提取及坑槽数据分析.实验结果表明,使用RANSAC算法能够快速扫描横断面点云数据,相对于使用曲率特征点检测算法,其处理时间平均提升56.46%;并且对提取坑槽的深度和面积具有良好的效果,准确度高,深度平均误差为4.73%、面积平均误差为4.50%.
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沥青路面坑槽的维修
沥青路面
坑槽
维修
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于RANSAC的公路路面坑槽提取方法
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 坑槽提取 RANSAC 三维点云 公路养护 道路检测
年,卷(期) 2022,(5) 所属期刊栏目 软件技术·算法|Software Technique · Algorithm
研究方向 页码范围 230-237
页数 8页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.008494
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
坑槽提取
RANSAC
三维点云
公路养护
道路检测
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
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
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