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基于车载激光点云的城市道路与杆状设施自动提取

基于车载激光点云的城市道路与杆状设施自动提取

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作者：刘晓宇长安大学

学位级别：硕士

城市道路及附属杆状设施信息是城市基础地理信息的重要组成部分,对于“数字城市”建设、城市规划管理和应急响应具有重要意义。车载激光扫描技术能够快速获取地物表面的三维坐标与反射强度信息,具有实时、快速、高精度、高密度等特点,... 详细信息

城市道路及附属杆状设施信息是城市基础地理信息的重要组成部分,对于“数字城市”建设、城市规划管理和应急响应具有重要意义。车载激光扫描技术能够快速获取地物表面的三维坐标与反射强度信息,具有实时、快速、高精度、高密度等特点,被广泛应用于城市基础地理信息的采集。由于城市场景的点云数据量大且地物目标繁多,因此准确高效地从原始点云中提取城市道路,并对道路场景中的杆状设施进行快速提取与分类,是一项意义重大且充满挑战的工作。针对以上问题,本文通过分析国内外的相关研究,提出一种基于车载激光点云的城市道路与杆状设施自动提取方法,所做的研究工作如下:(1)阐述基于规则格网与三维体元建立空间索引的点云数据组织方式,探讨基于线性四叉树与八叉树结构的空间点k邻域搜索算法和通过构建统计滤波器去除点云噪声的数据预处理方法。(2)提出在能够自适应地形起伏变化的同时,能大幅提升大规模场景下地面点提取效率的改进渐进式形态学滤波算法。在此之上,根据城市道路与道路边界点的空间分布特征,提出利用扫描车的行驶轨迹信息,通过法向量聚类与增加约束条件的轨迹探测准确提取道路边界线,最后以道路边界为约束提取道路点云。(3)根据杆状地物的空间分布特征与几何特征,通过构建纵向体元模板初步提取杆部点云,同时引入随机抽样一致性算法提取水平投影呈圆弧状的点集,利用拟合圆的差异度进一步筛选杆部点。依据行道树与人工杆状设施上部结构的水平投影形态差异建立区分标准,进一步筛选人工杆状设施,以方向为约束的区域生长获得完整杆状设施点云。在此基础上根据杆状设施附属结构形态与其相对于杆部的位置构建分类特征变量,利用随机森林分类器对杆状设施进行分类。(4)设计实验验证本文所提方法的有效性。实验结果表明:道路边界提取在两个实验数据集中取得的准确度、完整度和检测质量均大于90%,道路矢量边界与检测值的位置差异小于3cm。杆部提取算法在两个实验数据集中取得的准确率达到96%、召回率达到92%,杆状设施分类的准确率达到92%、召回率达到92%。

关键词：车载激光点云法向量聚类轨迹探测道路点云杆状设施点云随机森林分类

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