车载激光点云下道路边界高效提取方法

随着城市化进程的加速和地理信息系统在城市管理中的广泛应用，车载激光点云技术因其高精度和实时性逐渐成为道路环境数据获取的重要手段。本篇文章由方莉娜、杨必胜和陈崇成共同撰写，首次发表在中国科技论文在线上，探讨了如何有效解决车载激光点云数据中道路边界提取的挑战。 车载激光扫描系统获取的道路点云数据庞大且包含众多复杂目标，这对道路边界的准确识别提出了较高的要求。文章的核心内容围绕以下几个方面展开： 1. **道路边界特征分析**： 文章首先关注道路边界独特的形状和强度特性，因为道路边界通常具有稳定的几何轮廓和高度变化，这使得这些特征在点云数据中易于辨识。通过分析不同尺度下的高程和强度变化，可以捕捉到道路边界在空间分布上的规律。 2. **多尺度特征融合**： 接着，作者提出了一种维度特征的优化策略，通过对多尺度特征道路边界提取结果进行整合，提高了边界提取的精度和鲁棒性。这种方法有助于排除噪声和误识别，增强道路边界信号。 3. **道路边界连接与插值**： 为了实现道路边界的精细提取，论文进一步探讨了如何将相邻的边界点进行链接，并通过插值技术填充细节，确保边界线的连续性和完整性。这种精细处理对于后续的道路网络构建和地图更新至关重要。 4. **实证验证**： 文章通过Optech公司的车载激光点云数据进行了实地实验，结果显示，提出的道路边界自动提取方法能够在实际应用中准确地识别并提取城市道路环境中的道路边界。这证实了该方法的有效性和实用性。 5. **关键词与分类**： 关键词包括车载激光点云、道路提取和点云分割，表明了研究的焦点在于利用现代技术手段解决地理信息处理中的关键问题。中图分类号P20815进一步明确了论文在地理信息技术领域的定位。 这篇首发论文为车载激光点云的道路边界提取提供了一种实用且精确的方法，对于提升城市地理信息系统的实时性和准确性具有重要意义，也为未来相关研究和实际应用提供了有价值的参考。