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基于车载点云数据的道路交通指示标志检测方法

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测绘技术硬件、软件技术的发展为三维地理空间数据的高效获取提供了有效便捷,随着测绘新技术的发展与成熟,为实景三维中国、新型基础设施建设等提供重要支撑.基于此,本文基于移动车载激光扫描点云数据,研究并提出一种道路交通指示标志检测方法,提升道路交通指示标志检测效果,探索智能化测绘的实际应用.首先,按照车载激光扫描系统采集车载点云数据时,存储的扫描点反射角度,构造双向扫描线索引,按照扫描线上车载点云数据的空间分布特征,通过移动动态窗口分类交通指示标志与其余地物车载点云数据;其次,通过Canny边缘检测算法,在交通指示标志车载点云数据内,提取交通指示标志边缘信息;最后,在双线性卷积神经网络内输入交通指示标志边缘信息,提取交通指示标志特征,结合支持向量机,输出交通指示标志检测结果.实验证明:该方法可有效采集道路交通环境的车载点云数据;可有效分类交通指示标志与其余物体车载点云数据,并完整提取交通指示标志边缘信息,完成道路交通指示标志检测;在不同光照条件下,该方法的道路交通指示标志检测的一个用来评价二分类模型优劣的常用指标AUC值均接近1,检测精度较高.
Road traffic sign detection method based on vehicle point cloud data

on board point cloud dataroad trafficmandatory signdetection methodmove the dynamic windowconvolutional neural network

方猛、邹亚洲

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浙江省测绘科学技术研究院, 浙江杭州 310030

车载点云数据 道路交通 指示标志 检测方法 移动动态窗口 卷积神经网络

浙江省资源厅2022科研项目

2022-57

2023

北京测绘
北京市测绘设计研究院,北京测绘学会

北京测绘

影响因子:0.55
ISSN:1007-3000
年,卷(期):2023.37(8)
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