【摘 要】
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提出了一种基于体像的区域生长方法,用于高速公路环境下移动激光扫描点云的路面自动提取.该方法包括三个主要步骤:构造体素模型;采用基于体素的分割算法提取路面点;利用基于
【机 构】
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School of Civil Engineering and Technology, Sirindhorn International Institute of Technology, Thamma
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提出了一种基于体像的区域生长方法,用于高速公路环境下移动激光扫描点云的路面自动提取.该方法包括三个主要步骤:构造体素模型;采用基于体素的分割算法提取路面点;利用基于边界的分割算法细化道路边界.为了评价该方法的准确性,我们使用了高速公路平坦和颠簸高坡路面环境下的两个典型试验点的两点云数据集.该算法成功地实现了路面的高精度提取.平均召回率为99.5％,精度为96.3％,F1得分为97.9％.根据所提取的路面,提出了一种路面平整度估计框架.当将路面粗糙度图的结果与视觉图像进行比较时,得到了很好的一致性,说明了所提框架的可行性和有效性.
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