一种车载激光扫描点云中道路矢量标识线自动提取方法

    公开(公告)号:CN106067003A

    公开(公告)日:2016-11-02

    申请号:CN201610368082.4

    申请日:2016-05-27

    Abstract: 本发明公开了一种车载激光扫描点云中道路矢量标识线自动提取方法,该方法根据原始道路激光扫描点云数据生成的基于强度的特征图像,通过基于道路空间形态的自适应阈值分割、方向约束的膨胀腐蚀、细化等图像处理方法提取出当前图像中道路矢量标识线的骨架;采用面向对象的方法提取道路矢量标识线,结合标线的几何特征进行道路矢量标识线的提取;根据ransac算法的原理用单条线段来表示较短的道路矢量标识线,用多条连续的折线段表示长的道路矢量标识线,提取出道路矢量标识线的位置。本发明在不影响交通情况下快速获取道路及两侧海量激光扫描点云数据,从中提取出道路矢量标识线信息,记录道路矢量标识线所在的三维空间坐标,操作简单、可行性高。

    一种车载激光扫描点云中道路矢量标识线自动提取方法

    公开(公告)号:CN106067003B

    公开(公告)日:2020-05-19

    申请号:CN201610368082.4

    申请日:2016-05-27

    Abstract: 本发明公开了一种车载激光扫描点云中道路矢量标识线自动提取方法,该方法根据原始道路激光扫描点云数据生成的基于强度的特征图像,通过基于道路空间形态的自适应阈值分割、方向约束的膨胀腐蚀、细化等图像处理方法提取出当前图像中道路矢量标识线的骨架;采用面向对象的方法提取道路矢量标识线,结合标线的几何特征进行道路矢量标识线的提取;根据ransac算法的原理用单条线段来表示较短的道路矢量标识线,用多条连续的折线段表示长的道路矢量标识线,提取出道路矢量标识线的位置。本发明在不影响交通情况下快速获取道路及两侧海量激光扫描点云数据,从中提取出道路矢量标识线信息,记录道路矢量标识线所在的三维空间坐标,操作简单、可行性高。

    从车载激光扫描点云中自动提取杆状地物空间位置的方法

    公开(公告)号:CN106204547B

    公开(公告)日:2018-08-14

    申请号:CN201610504709.4

    申请日:2016-06-29

    Abstract: 本发明公开了一种从车载激光扫描点云中自动提取杆状地物空间位置的方法,它首先从车载激光扫描点云中,最优空间分层点云平面投影图像;对生成的最优空间分层点云平面投影图像进行阈值分割,去掉亮度低的点;对阈值分割后的平面投影图像进行直线检测,去掉具有线特征的数据;对图像进行进一步提取,去掉不符合杆状地物直径特征的数据部分,得到杆状地物投影图像;最后从杆状地物投影图像中,取每个杆状地物区域的几何中心,作为杆状地物的空间位置定位点,并将其相对位置还原到三维点云中。本发明方法不易受数据噪声点的影响,自动化程度高,更大程度上充分利用了点云数据的形态特征,达到了较好的提取效果。

    从车载激光扫描点云中自动提取杆状地物空间位置的方法

    公开(公告)号:CN106204547A

    公开(公告)日:2016-12-07

    申请号:CN201610504709.4

    申请日:2016-06-29

    CPC classification number: G06T2207/10028

    Abstract: 本发明公开了一种从车载激光扫描点云中自动提取杆状地物空间位置的方法,它首先从车载激光扫描点云中,最优空间分层点云平面投影图像;对生成的最优空间分层点云平面投影图像进行阈值分割,去掉亮度低的点;对阈值分割后的平面投影图像进行直线检测,去掉具有线特征的数据;对图像进行进一步提取,去掉不符合杆状地物直径特征的数据部分,得到杆状地物投影图像;最后从杆状地物投影图像中,取每个杆状地物区域的几何中心,作为杆状地物的空间位置定位点,并将其相对位置还原到三维点云中。本发明方法不易受数据噪声点的影响,自动化程度高,更大程度上充分利用了点云数据的形态特征,达到了较好的提取效果。

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