随着智慧城市建设的不断发展以及城市交通管理难度的日益增加,准确获取道路信息的研究已成为热点.本文针对城市结构化道路的空间特征,提出了一种基于车载激光扫描点云数据的道路面提取方法.该方法实现道路面提取的有效步骤为:首先对原始车载点云数据进行抽稀、降噪等预处理,使用一种布料模拟滤波(Cloth Simulation Filter,CSF)算法对预处理后点云数据进行滤波,去除非地面点对后续算法的影响;其次,使用主成分分析法估算得到各地面点局部法向量与曲率值;最后,使用改进的区域生长算法,结合各参数设置实现道路面点云的精确提取.通过两段实测数据对本文提出方法进行检验,实验结果的完整性r、准确性p以及检测质量q均在94％以上,表明在不同点云场景下,使用本文方法均能得到良好的提取结果,具有较高的适应性.
万方数据
维普
