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公开(公告)号：CN108062517B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201711260955.0
申请日：2017-12-04
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于车载激光点云的非结构化道路边界线自动提取方法，包括扫描线分割，拓扑关系网构建，采用移动窗口法获取地面点，通过K最近邻聚类方法进行分簇，依据点簇中激光点的个数剔除伪地面点簇，获取路面激光点云数据；路面激光点云数据的外轮廓点设定为道路边界线的位置所在，对每条扫描线进行外轮廓边界点提取，取每条扫描线内距离最远的两个地面点，最终获取道路两侧的外轮廓点；进行聚类分析，获取道路左侧轮廓点集及右侧轮廓点集；边界线追踪优化获取最优边界线。本专利直接基于激光点云数据快速实现非结构性道路及道路边界的提取，为非结构化道路边界线自动提取提供了有效的解决方案，提高了道路边界线自动化提取程度。
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公开(公告)号：CN108062517A
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201711260955.0
申请日：2017-12-04
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于车载激光点云的非结构化道路边界线自动提取方法，包括扫描线分割，拓扑关系网构建，采用移动窗口法获取地面点，通过K最近邻聚类方法进行分簇，依据点簇中激光点的个数剔除伪地面点簇，获取路面激光点云数据；路面激光点云数据的外轮廓点设定为道路边界线的位置所在，对每条扫描线进行外轮廓边界点提取，取每条扫描线内距离最远的两个地面点，最终获取道路两侧的外轮廓点；进行聚类分析，获取道路左侧轮廓点集及右侧轮廓点集；边界线追踪优化获取最优边界线。本发明直接基于激光点云数据快速实现非结构性道路及道路边界的提取，为非结构化道路边界线自动提取提供了有效的解决方案，提高了道路边界线自动化提取程度。
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