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基于多损失融合和混洗注意力的车载LiDAR点云道路标线提取方法
1
作者
何银鑫
齐华
+3 位作者
朱运权
卢自来
彭世勇
刘洋
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第8期135-140,共6页
道路标线的准确提取在高级辅助驾驶系统和高精度地图的开发中具有重要意义。针对现有的基于阈值的车载激光点云道路标线提取方法在反射强度与点密度分布不均、道路标线与路面对比度低时提取效果较差的问题,本文提出了基于多损失融合和...
道路标线的准确提取在高级辅助驾驶系统和高精度地图的开发中具有重要意义。针对现有的基于阈值的车载激光点云道路标线提取方法在反射强度与点密度分布不均、道路标线与路面对比度低时提取效果较差的问题,本文提出了基于多损失融合和混洗注意力的车载LiDAR点云道路标线提取方法。选取典型高速公路试验样区进行道路标线提取试验,并与常规方法进行了精度对比分析。试验表明,本文方法在道路标线提取精度方面优于其他方法,有望更好地服务于自动驾驶的高精度地图开发应用。
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关键词
多损失融合
混洗注意力
车载LiDAR点云
道路标线提取
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职称材料
深度学习道路标线提取数据集构建及评估
2
作者
唐先祥
何银鑫
朱运权
《测绘》
2024年第4期152-157,共6页
道路标线的准确提取在高级辅助驾驶系统和高精度地图的开发中具有重要意义。基于深度学习的方法强烈依赖于高质量的训练样本数据集,因此本文根据工程项目需要并在分析道路标线特征信息的基础上,提出了一种深度学习道路标线提取数据集的...
道路标线的准确提取在高级辅助驾驶系统和高精度地图的开发中具有重要意义。基于深度学习的方法强烈依赖于高质量的训练样本数据集,因此本文根据工程项目需要并在分析道路标线特征信息的基础上,提出了一种深度学习道路标线提取数据集的构建方法。该方法选用车载激光点云数据,并对点云进行预处理操作,将预处理后得到的点云转换为强度特征图像,然后根据道路标线相关规范,结合原始车载激光点云数据中所涉及的标线进行道路标线信息标注,并研究了数据分块与划分和数据增强与归一化的方法。实验结果表明,本文研究的构建方法是可行的,可为道路标线相关提取工作提供参考。
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关键词
车载激光点云
深度学习
道路标线提取
数据集构建
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职称材料
车载激光点云道路标线提取方法
被引量:
20
3
作者
闫利
李赞
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2018年第1期1-6,共6页
针对车载激光点云中道路标线的强度随扫描距离与扫描入射角等因素变化较大而难以提取的问题,提出了一种在强度特征图像中进行边缘检测的道路标线提取方法。该方法首先将道路面点云投影成强度特征图像,然后在图像上检测图像边缘,并根据...
针对车载激光点云中道路标线的强度随扫描距离与扫描入射角等因素变化较大而难以提取的问题,提出了一种在强度特征图像中进行边缘检测的道路标线提取方法。该方法首先将道路面点云投影成强度特征图像,然后在图像上检测图像边缘,并根据道路标线的几何特征进行连通分析,提取道路标线边缘,最后通过道路标线边缘信息从道路面点云中提取道路标线候选点云,并引入高斯混合模型剔除路面噪声点,得到最终的道路标线点云。3份测试数据的实验结果表明,该方法提取道路标线的平均完整率和平均正确率分别为93%和97%。
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关键词
车载激光点云
强度特征图像
边缘检测
高斯混合模型
道路标线提取
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职称材料
基于车载激光点云的道路标线提取方法
被引量:
11
4
作者
李维刚
樊响
+1 位作者
梅洋
赵云涛
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期143-154,共12页
针对自动驾驶领域中的道路标线提取问题,本文结合道路结构特征和点云回波强度信息,提出了一种道路标线提取方法。首先,采用布料模拟滤波算法获取地面点云;其次,使用基于法向量的区域生长法提取路面点云;然后,采用反距离加权插值法将路...
针对自动驾驶领域中的道路标线提取问题,本文结合道路结构特征和点云回波强度信息,提出了一种道路标线提取方法。首先,采用布料模拟滤波算法获取地面点云;其次,使用基于法向量的区域生长法提取路面点云;然后,采用反距离加权插值法将路面点云投影成强度特征图像,并将其分割成多个子图像,利用最大类间方差将子图像分为纯块和杂块,根据纯块与原始图像灰度均值的相对大小来确定纯块的分割阈值,根据最大类间方差算法确定杂块的分割阈值;最后,经阈值分割、形态学滤波去噪、点云反投影后得到道路标线点云。实际道路的验证结果表明,所提方法的召回率达到92.8%,准确率达到96.8%,综合评价指标达到94.8%,能提取比较完整的道路标线。
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关键词
遥感
道路标线提取
移动激光扫描
强度特征图像
动态阈值分割
原文传递
题名
基于多损失融合和混洗注意力的车载LiDAR点云道路标线提取方法
1
作者
何银鑫
齐华
朱运权
卢自来
彭世勇
刘洋
机构
四川省交通勘察设计研究院有限公司
西南交通大学地球科学与环境工程学院
高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合实验室
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第8期135-140,共6页
基金
国家重点研发计划(2017YFB0503500)
四川省科技厅重点研发项目(2021YFS0334)
四川省交通勘察设计研究院有限公司科技项目(232022016)。
文摘
道路标线的准确提取在高级辅助驾驶系统和高精度地图的开发中具有重要意义。针对现有的基于阈值的车载激光点云道路标线提取方法在反射强度与点密度分布不均、道路标线与路面对比度低时提取效果较差的问题,本文提出了基于多损失融合和混洗注意力的车载LiDAR点云道路标线提取方法。选取典型高速公路试验样区进行道路标线提取试验,并与常规方法进行了精度对比分析。试验表明,本文方法在道路标线提取精度方面优于其他方法,有望更好地服务于自动驾驶的高精度地图开发应用。
关键词
多损失融合
混洗注意力
车载LiDAR点云
道路标线提取
Keywords
multi-loss fusion
shuffle attention
mobile LiDAR point clouds
road marking extraction
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
深度学习道路标线提取数据集构建及评估
2
作者
唐先祥
何银鑫
朱运权
机构
四川省交通勘察设计研究院有限公司
西南交通大学地球科学与环境工程学院
出处
《测绘》
2024年第4期152-157,共6页
基金
四川省交通勘察设计研究院有限公司科研项目(242023009)资助。
文摘
道路标线的准确提取在高级辅助驾驶系统和高精度地图的开发中具有重要意义。基于深度学习的方法强烈依赖于高质量的训练样本数据集,因此本文根据工程项目需要并在分析道路标线特征信息的基础上,提出了一种深度学习道路标线提取数据集的构建方法。该方法选用车载激光点云数据,并对点云进行预处理操作,将预处理后得到的点云转换为强度特征图像,然后根据道路标线相关规范,结合原始车载激光点云数据中所涉及的标线进行道路标线信息标注,并研究了数据分块与划分和数据增强与归一化的方法。实验结果表明,本文研究的构建方法是可行的,可为道路标线相关提取工作提供参考。
关键词
车载激光点云
深度学习
道路标线提取
数据集构建
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
车载激光点云道路标线提取方法
被引量:
20
3
作者
闫利
李赞
机构
武汉大学测绘学院
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2018年第1期1-6,共6页
基金
国土资源部公益性行业科研专项经费资助项目(201511009)
文摘
针对车载激光点云中道路标线的强度随扫描距离与扫描入射角等因素变化较大而难以提取的问题,提出了一种在强度特征图像中进行边缘检测的道路标线提取方法。该方法首先将道路面点云投影成强度特征图像,然后在图像上检测图像边缘,并根据道路标线的几何特征进行连通分析,提取道路标线边缘,最后通过道路标线边缘信息从道路面点云中提取道路标线候选点云,并引入高斯混合模型剔除路面噪声点,得到最终的道路标线点云。3份测试数据的实验结果表明,该方法提取道路标线的平均完整率和平均正确率分别为93%和97%。
关键词
车载激光点云
强度特征图像
边缘检测
高斯混合模型
道路标线提取
Keywords
mobile LiDAR
intensity feature image
edge detection
Gaussian mixed model
road marking extraction
分类号
P232 [天文地球—摄影测量与遥感]
下载PDF
职称材料
题名
基于车载激光点云的道路标线提取方法
被引量:
11
4
作者
李维刚
樊响
梅洋
赵云涛
机构
武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心
出处
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期143-154,共12页
基金
国家重点研发计划(2019YFB1310000)
湖北省揭榜制科技项目(2020BED003)
湖北省重点研发计划(2020BAB098)。
文摘
针对自动驾驶领域中的道路标线提取问题,本文结合道路结构特征和点云回波强度信息,提出了一种道路标线提取方法。首先,采用布料模拟滤波算法获取地面点云;其次,使用基于法向量的区域生长法提取路面点云;然后,采用反距离加权插值法将路面点云投影成强度特征图像,并将其分割成多个子图像,利用最大类间方差将子图像分为纯块和杂块,根据纯块与原始图像灰度均值的相对大小来确定纯块的分割阈值,根据最大类间方差算法确定杂块的分割阈值;最后,经阈值分割、形态学滤波去噪、点云反投影后得到道路标线点云。实际道路的验证结果表明,所提方法的召回率达到92.8%,准确率达到96.8%,综合评价指标达到94.8%,能提取比较完整的道路标线。
关键词
遥感
道路标线提取
移动激光扫描
强度特征图像
动态阈值分割
Keywords
remote sensing
road marking extraction
mobile laser scanning
intensity feature image
dynamic threshold segmentation
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多损失融合和混洗注意力的车载LiDAR点云道路标线提取方法
何银鑫
齐华
朱运权
卢自来
彭世勇
刘洋
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
深度学习道路标线提取数据集构建及评估
唐先祥
何银鑫
朱运权
《测绘》
2024
0
下载PDF
职称材料
3
车载激光点云道路标线提取方法
闫利
李赞
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2018
20
下载PDF
职称材料
4
基于车载激光点云的道路标线提取方法
李维刚
樊响
梅洋
赵云涛
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
11
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