基于车载激光点云的非结构化道路边界线自动提取方法技术
【技术实现步骤摘要】
基于车载激光点云的非结构化道路边界线自动提取方法
本专利技术属于测绘地理信息建设领域，特别是涉及到一种基于车载激光点云的非结构化道路边界线自动提取方法。
技术介绍
道路边界信息作为当前测绘地理信息建设的重要组成部分之一，其精细、精确、高效、快速的自动提取技术对于无人驾驶、智慧交通、智能导航、三维地图等新技术、新方向、新领域的快速发展至关重要。道路边界线自动提取包括两种，第一种为结构化道路边界线的自动提取，第二种为非结构化道路边界线的自动提取。针对第一种道路边界线的自动提取，直接将结构化道路自身所有的路缘石或马路牙子作为边界线的附属位置，将道路边界线提取转换为道路路缘石的自动提取即可获取道路边界线的三维信息，目前已有研究者提出相关的提取算法。但是针对第二种道路边界线的自动提取则较困难，因为非结构化道路边界不存在路缘石或马路牙子，道路两侧为戈壁、土地、或草地，没有明显的道路边界附属物可供参考，例如乡村道路，故第二种道路边界线的自动提取具有一定的挑战性，也是当前道路边界线提取的难点所在。针对非结构道路边界线的自动提取，本专利基于移动测量系统所获取的激光点云来实现道路边界...
【技术保护点】
一种基于车载激光点云的非结构化道路边界线自动提取方法，包括以下步骤：步骤1，扫描线分割，包括将外业采集获取的激光点云数据依据相邻点间的角度差值或者GPS时间差值分割扫描线；步骤2，拓扑关系网构建，包括基于分割之后的扫描线，对激光点集构建最近邻的拓扑关系网；步骤3，采用移动窗口法获取地面点，包括采用高程差之和衡量地面粗糙度的衡量标准，获取窗口内每个邻近点与当前激光点的高程差值之和∑，如果∑小于相应预设阈值，并且满足在预定的高程范围之内，则认为当前激光点为地面点，如果大于相应预设阈值，则认为当前激光点为非地面点；步骤4，聚类分析，包括基于获取的地面点，通过K最近邻聚类方法进行分...
【技术特征摘要】
1.一种基于车载激光点云的非结构化道路边界线自动提取方法，包括以下步骤：步骤1，扫描线分割，包括将外业采集获取的激光点云数据依据相邻点间的角度差值或者GPS时间差值分割扫描线；步骤2，拓扑关系网构建，包括基于分割之后的扫描线，对激光点集构建最近邻的拓扑关系网；步骤3，采用移动窗口法获取地面点，包括采用高程差之和衡量地面粗糙度的衡量标准，获取窗口内每个邻近点与当前激光点的高程差值之和∑，如果∑小于相应预设阈值，并且满足在预定的高程范围之内，则认为当前激光点为地面点，如果大于相应预设阈值，则认为当前激光点为非地面点；步骤4，聚类分析，包括基于获取的地面点，通过K最近邻聚类方法进行分簇，依据点簇中激光点的个数剔除伪地面点簇，获取路面激光点云数据；步骤5，外轮廓点获取，包括将路面激光点云数据的外轮廓点设定为道路边界线的位置所在，对每条扫描线进行外轮廓边界点提取，取每条扫描线内距离最远的两个地面点，最终获取道路两侧的外轮廓点；步骤6，剔除伪轮廓点，包括基于步骤5所获取的外轮廓点进行聚类分析，获取道路左侧轮廓点集及右侧轮廓点集；步骤7，边界线追踪优化获取最优边界线，包括基于步骤6中获取的道路边界点，将点连接成线，并进行优化，获取最终高精度的道路边界线。2.根据权利要求1所述基于车载激光点云的非结构化道路边界线自动提取方法，其特征在于：步骤1中，依据相邻点间的角度差值或者GPS时间差值分割扫描线，实行如下，
【专利技术属性】
技术研发人员：杨蒙蒙，万幼川，刘先林，徐景中，陈茂霖，盛鹏，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42
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