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基于点云数据的在役道路路面自动化提取方法
1
作者
姚渊
李仕勋
+1 位作者
金穗
孙宪猛
《汽车实用技术》
2024年第22期18-24,共7页
为了从点云数据中提取道路要素,为道路基础设施的数字化和高精度地图的制作提供基础,文章结合地面分割和路面提取开发了一种自动化提取过程。首先进行地面分割,采用算法对点云数据进行预处理,实现地面点云与非地面点云的有效分离;其次...
为了从点云数据中提取道路要素,为道路基础设施的数字化和高精度地图的制作提供基础,文章结合地面分割和路面提取开发了一种自动化提取过程。首先进行地面分割,采用算法对点云数据进行预处理,实现地面点云与非地面点云的有效分离;其次选取种子点,基于点云几何特性的智能算法,选定代表典型路面特征的种子点;最后使用区域生长算法对路面进行自动化提取,解决了生长算法的过分割问题。
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关键词
点云数据
机器学习
典型路面特征
自动化提取
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职称材料
题名
基于点云数据的在役道路路面自动化提取方法
1
作者
姚渊
李仕勋
金穗
孙宪猛
机构
比亚迪汽车工业有限公司汽车工程研究院
出处
《汽车实用技术》
2024年第22期18-24,共7页
文摘
为了从点云数据中提取道路要素,为道路基础设施的数字化和高精度地图的制作提供基础,文章结合地面分割和路面提取开发了一种自动化提取过程。首先进行地面分割,采用算法对点云数据进行预处理,实现地面点云与非地面点云的有效分离;其次选取种子点,基于点云几何特性的智能算法,选定代表典型路面特征的种子点;最后使用区域生长算法对路面进行自动化提取,解决了生长算法的过分割问题。
关键词
点云数据
机器学习
典型路面特征
自动化提取
Keywords
point cloud date
machine learning
typical pavement characteristics
automatic extraction
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U463.1 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于点云数据的在役道路路面自动化提取方法
姚渊
李仕勋
金穗
孙宪猛
《汽车实用技术》
2024
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