基于深度卷积神经网络的激光雷达图像轮廓线提取方法

为提高地物轮廓线提取精度,提出深度卷积神经网络的激光雷达图像轮廓线提取方法。采用深度卷积神经网络进行目标点云识别,利用激光雷达点云数据构建不规则三角网,采用不规则三角网法向量方法检测激光雷达图像边缘点,搜索初始角点,通过角度阈值判断是否为伪角点,确定最终角点集合,采用变权重最小二乘法拟合激光雷达图像轮廓线。实验结果表明:该方法提取的激光雷达图像轮廓线误差小,轮廓线可以含全部边缘点,角点坐标最大偏差和占地面积相对误差低、点云贡献率高,轮廓提取效果突出。