一种高速公路标线提取方法、装置、设备、介质及产品制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种高速公路标线提取方法、装置、设备、介质及产品，涉及点云数据分析技术领域。所述方法是在获取对目标高速公路采集所得的点云数据后，先采用基于深度学习的路面点云分割网络提取得到路面点云数据，然后依次通过点云栅格化处理以及二值化处理，得到路面强度二值化图像，再然后对二值化图像进行前景连通区分析处理，得到多个聚类对象，并针对各个聚类对象，根据对应的最小外接矩形的几何信息，判断对应对象的标线类型是否为实线型标线，若否，还采用边缘模板匹配算法进一步识别出对应的非实标线类型，最后汇总已确定标线类型的所有聚类对象，得到对目标高速公路的标线提取结果，如此可使得提取结果具有高可靠性和高稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于点云数据分析，具体涉及一种高速公路标线提取方法、装置、设备、介质及产品。

技术介绍

1、标线是公路资产数字化及信息化的典型要素，也是实现公路线形提取及道路建模的重要基础，因此提取标线准确的位置及其语义识别结果可为高速公路数字化运营、维护和智能化管理提供重要支撑。

2、近年来，机载lidar（lightlaser detection and ranging，激光雷达）获取的三维点云数据已广泛应用于实景三维城市建模和更精细的dem（digital elevation model，数字高程模型）生成中，而移动激光扫描（mobile laser scanning, mls）系统高效、可靠及低成本获取且道路场景高密度、高精度和多细节的三维点云数据，成为道路标线语义识别及更新的有效数据源。

3、公路标线是附着在沥青或混凝土路面上的高反射材料，与路面点云相比，标线强度值成为区分其与路面的显著特征。根据语义知识（如形状）和mls点云强度属性，现有的mls点云道路标线提取方法主要分为两大类：（1）基于二维图像的方法；（2）基于三维点云的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种高速公路标线提取方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的高速公路标线提取方法，其特征在于，采用基于深度学习的路面点云分割网络，对所述点云数据进行路面点云提取处理，得到路面点云数据，包括：

3.根据权利要求1所述的高速公路标线提取方法，其特征在于，对所述路面点云数据进行点云栅格化处理，得到路面强度特征图像，包括：

4.根据权利要求1所述的高速公路标线提取方法，其特征在于，对所述路面强度特征图像进行二值化处理，得到路面强度二值化图像，包括：

5.根据权利要求1所述的高速公路标线提取方法，其特征在于，针对在所述多个聚类对象中的各...

【技术特征摘要】

1.一种高速公路标线提取方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的高速公路标线提取方法，其特征在于，采用基于深度学习的路面点云分割网络，对所述点云数据进行路面点云提取处理，得到路面点云数据，包括：

3.根据权利要求1所述的高速公路标线提取方法，其特征在于，对所述路面点云数据进行点云栅格化处理，得到路面强度特征图像，包括：

4.根据权利要求1所述的高速公路标线提取方法，其特征在于，对所述路面强度特征图像进行二值化处理，得到路面强度二值化图像，包括：

5.根据权利要求1所述的高速公路标线提取方法，其特征在于，针对在所述多个聚类对象中的各个聚类对象，根据对应的最小外接矩形的几何信息，判断对应聚类对象的标线类型是否为实线型标线，包括：

6.根据权利要求1所述的高速公路标线提取方法，其特征在于，汇总已确定标线类型的所有聚类对象，得到对所述目标高速公路的...

【专利技术属性】
技术研发人员：马瑞峰，朱庆，贾鑫，葛旭明，胡翰，刘涛，
申请(专利权)人：兰州交通大学，
类型：发明
国别省市：