一种基于车载激光点云和卫星影像的道路边界线复原方法技术

本申请属于智能交通技术领域，特别是涉及一种基于车载激光点云和卫星影像的道路边界线复原方法。现有的方法还远远不能满足道路边界线复原的要求。本申请提供的道路边界线复原方法，包括1)对原始点云数据进行路面分割，提取并拟合出道路边界线；2)对道路边界线进行去噪，将噪声线从道路边界线中去除；3)对去噪后的道路边界线进行补全处理，检测并初步补全道路边界线中存在的缝隙；4)进行路网检测，提取出道路中心线；5)对所述道路中心线和补全后的道路边界线进行精细化处理，复原出完整的道路边界线。本申请可以精确、快速地复原道路边界线，有效地改善了点云数据处理的效率，大大提升了高清地图的准确性和城市交通的安全性。升了高清地图的准确性和城市交通的安全性。升了高清地图的准确性和城市交通的安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于车载激光点云和卫星影像的道路边界线复原方法


[0001]本申请属于智能交通
，特别是涉及一种基于车载激光点云和卫星影像的道路边界线复原方法。

技术介绍

[0002]城市道路边界线作为重要的交通基础设施，其智能化监管对于智慧城市、三维高清地图以及自动驾驶技术的推广具有重要的意义。它为车辆和行人划定了允许驾驶区域，有助于提高交通效率，保障交通安全。此外，它的位置和几何信息为三维高清地图提供了重要的底层信息。然而，部分道路边界缺损，造成交通指示不明确，严重影响了城市交通的安全性。所以交通监管机构和智能汽车厂商急需一种精确、快速、鲁棒地复原城市道路边界线的工具，进而提高城市交通的安全性和促进自动驾驶的发展。
[0003]传统提取与补全城市道路边界线的方法包括人工作业和数字摄影测量两种方式。人工作业虽然可以相对准确地提取道路边界线信息，但是道路信息获取速度较慢、更新周期长；数字摄影测量尽管能高效地获取边界线信息，但是受光照条件、雨雪天气以及影像分辨率等因素影响较大，导致提取的边界线信息和精度并不能满足高精地图和自动驾驶的要求。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于车载激光点云和卫星影像的道路边界线复原方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：1)对原始点云数据进行路面分割，提取并拟合出道路边界线；2)对所述道路边界线进行去噪，将噪声线从道路边界线中去除；3)对去噪后的道路边界线进行补全处理，检测并初步补全道路边界线中存在的缝隙；4)进行路网检测，提取出道路中心线；5)对所述道路中心线和补全后的道路边界线进行精细化处理，复原出完整的道路边界线。2.如权利要求1所述的基于车载激光点云和卫星影像的道路边界线复原方法，其特征在于：所述步骤1)根据行车轨迹线的方向，将原始点云均匀分割成多组点云簇；对于每组点云簇，沿垂直于行车轨迹的方向分割出一个点云切片；对于每个点云切片，依据路肩和路面之间的高度与角度信息，提取道路边界点；对所有道路边界点进行拟合，得到道路边界线。3.如权利要求1所述的基于车载激光点云和卫星影像的道路边界线复原方法，其特征在于：所述步骤2)将三维道路边界线投影到xy二维平面，得到二维道路边界线栅格图；对栅格图进行数据增强，作为训练数据；训练数据输入到U型编码器
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解码器深度学习框架，去除道路边界线中的噪声线。4.如权利要求3所述的基于车载激光点云和卫星影像的道路边界线复原方法，其特征在于：所述U型编码器
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解码器包括最大值池化指数、Dropout操作和二元交叉熵损失函数。5.如权利要求1所述的基于车载激光点云和卫星影像的道路边界线复原方法，其特征在于：所述步骤3)中将去噪的道路边界线数据输入到下采样模型和上采样模型，得到初步补全的二维道路边界线；将所述二维道路边界线，转化为三维道路边界线。6.如权利要求5...

【专利技术属性】
技术研发人员：马凌飞，李军，陈一平，朱夏，
申请(专利权)人：中央财经大学，
类型：发明
国别省市：