首页|OSM辅助车载LiDAR点云三维道路边界精细提取

OSM辅助车载LiDAR点云三维道路边界精细提取

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
道路边界精确提取建模是城市道路管理、智能交通规划和高精度地图制作等领域的重要课题之一.本文提出了一种基于车载激光雷达点云数据和开源街道地图(OSM)的三维道路边界精确提取方法.首先,针对原始车载LiDAR点云数据应用布料模拟滤波分离地面点,再结合相对高程分析获取道路边界点候选数据集.然后,应用OSM矢量道路网数据的节点辅助道路边界点候选点集进行分段.最后,在各分段点云数据集中基于随机抽样一致性算法获得三维道路边界点集.通过直道、弯道及高密度复杂场景3种不同类型的城区道路边界路段分类提取试验.结果表明,利用该方法进行道路边界提取的准确率和召回率分别达96.12％和95.17％,F1值达92.11％,本文方法可用于高精度道路边界的三维精细提取与矢量化,进而为智能交通与无人驾驶导航提供支撑.
3D road boundary extraction based on mobile laser scanning point clouds and OSM data

王艳军、林云浩、王书涵、李少春、王孟杰

展开 >

湖南科技大学测绘遥感信息工程学院湖南省重点实验室,湖南 湘潭411201

湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,湖南 湘潭411201

湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南 湘潭411201

车载LiDAR点云 OSM数据 布料模拟滤波 随机抽样一致性 道路边界

国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金湖南省自然科学基金湖南省科技计划湖南省科技计划湖南省教育厅优秀青年项目

4197142331972951417714622020JJ30202019RS20432019GK213218B224

2022

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2022.(7)
  • 5
  • 4