车载激光点云的道路边界图像自动提取方法

摘要：

针对道路边界图像提取方法的点云数据预处理不佳,导致方法存在提取效果差的问题,提出基于车载激光点云的道路边界图像自动提取方法.根据不规则三角网构建自适应滤波算法,分区域滤波处理点云数据,获取内插点云的高程数值,从而配准边界正射影像与点云数据;采用道路轮廓曲线方位与能量函数,构建边界自动提取模型,结合最邻近分类算法划分点云数据类别和提取特征,通过引入贝塞尔曲线优化拟合点云数据,实现道路边界图像自动提取.实验结果表明:采用Velodyne HDL-64车载三维激光扫描设备获取的基础数据,本文提取精度高于96％,滤波最大误差为1.3％;与传统方法相比,本文提取精度提高了5％,滤波最大误差降低了0.6％以上,验证了该方法提取精度、降低误差的有效性,以及自动提取效果高、连续性好.

关键词：车载激光点云、道路边界图像提取、不规则三角网、贝塞尔曲线、云数据配准

所属期刊栏目：26

分类号：TN751(基本电子电路)

在线出版日期：2023-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：45-50