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激光与光电子学进展 2024年第4期61卷 189-198页

作者：赵帅刘如飞马召恒马新江山东科技大学测绘与空间信息学院山东青岛266590 河北省地理信息集团有限公司河北石家庄050000 河海大学地球科学与工程学院江苏南京211100

针对道路养护管理中缺乏车辙精确边界自动分析提取的问题,提出一种基于点云分水岭算法的路面车辙三维轮廓提取方法。首先对单车道路面激光点云数据进行高程归一化处理,消除路面横向设计坡度影响;利用包络线算法计算路面横断面的相对深度... 详细信息

针对道路养护管理中缺乏车辙精确边界自动分析提取的问题,提出一种基于点云分水岭算法的路面车辙三维轮廓提取方法。首先对单车道路面激光点云数据进行高程归一化处理,消除路面横向设计坡度影响;利用包络线算法计算路面横断面的相对深度,生成路面点云相对深度模型,用于增强车辙辙槽的凹陷特征,并消除路面纵向坡度对点云分水岭算法的影响;然后,通过计算车辙边界曲率特征获取车辙粗略分界线,据此将路面划分为5个区域,选择每条横断面在对应区域相对深度最大的点作为点云分水岭算法的注水点集;最后,根据分水岭算法积水浸没的原理精确获取车辙的纵向轮廓。利用青岛平度市内S218省道的路面车辙激光点云数据进行实验分析。结果表明:所提方法可准确提取多类型的车辙边界,获取的车辙轮廓纵向边界均方根误差小于5 cm;同时,基于车辙边界获得的车辙深度均方根误差均小于1.5 mm,包络线法计算的车辙深度均方根误差均大于1.5 mm,所提方法具有更高的精度。所提方法为道路养护管理提供了一种有效的车辙三维轮廓提取方法。

关键词：遥感路面激光点云车辙分水岭算法三维轮廓

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自适应下降距离的路面坑槽布料模拟提取算法

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激光与光电子学进展 2024年

作者：刘如飞许伟彬赵倩影苏占文山东科技大学测绘与空间信息学院青岛地矿岩土工程有限公司

针对布料模拟滤波（CSF）算法无法区分路面损坏局部微地形，导致坑槽病害错检、漏检的问题，提出一种自适应下降距离的路面坑槽CSF提取算法。该方法首先对道路点云进行预处理去噪，获取车道路面点云。其次，通过统计布料粒子点的深度标... 详细信息

针对布料模拟滤波（CSF）算法无法区分路面损坏局部微地形，导致坑槽病害错检、漏检的问题，提出一种自适应下降距离的路面坑槽CSF提取算法。该方法首先对道路点云进行预处理去噪，获取车道路面点云。其次，通过统计布料粒子点的深度标准差，改进CSF算法中模拟布料“外力下降”和“内力回拉”过程的位移距离，实现模拟布料的自适应距离下降，进一步构建顾及路面坑槽的精确局部基准面，生成点云深度增强信息模型。最后，利用深度阈值分类和欧式聚类算法实现坑槽的精确检测并提取坑槽的几何属性特征。对道路实测数据进行实验与分析，结果表明：实测数据中的坑槽召回率达到83.3%，精确率达到87.5%；最大面积相对误差为17.7%，最大深度相对误差为9.7%，具有一定的鲁棒性与适用性，可为大规模三维路面点云数据自动检测路面坑槽工作提供有力的支撑。

关键词：路面激光点云基准面布料模拟滤波算法路面坑槽检测

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