道路标线提取方法论文总结
闫利:车载激光点云道路标线提取方法
第一步:道路强度特征图像生成
将点云投影到M行C列的网格中。如何 投影?整个点云区域中,最大最小X,Y坐标分别为Xmax,Xmin,Ymax,Ymin,将这些坐标构成的矩形投影到XOY平面,那么就可以生成像素大小为N(格网间隔为N)的M行C列的网格中。采用落在每个网格内所有的扫描点的平均强度作为该格的灰度值(像素值),最后将灰度值归一化到0和255之间得到强度特征图像。
优点:道路面是平面地物,同一位置在高程方向只有一个点,因此路面点云可以认为是2.5维数据,将道路面点云投影成强度特征图像信息损失较小,同时能够减少数据量,提高处理效率。
缺点:强度特征图像较好的保留了原始点云的信息,但是由于投影分辨率的关系,定位精度不高。
第二步:强度图像特征提取和连通性分析
通过检测图像灰度的差异,可以提取道路标线边缘,从而进一步确定道路标线的具体位置。
通过使用sobel算子对图像卷积得到梯度图像,利用一维最大熵算法计算阈值提取图像边缘。对边缘图像进行连通区域分析,将彼此连通的像素标记为一个连通区域,每个连通区域对应一条图像边缘。(一个连通区域对应一个道路标线边缘)
(连通区域一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域,连通区域分析是指将图像中各个连通区域找出并标记https://blog.csdn.net/ada_1215/article/details/69247796)
可以看出边缘检测之后会有一些噪声。
1)点云中存在强度突变引起的噪声点
2)道路面经过修补的部分也存在噪声点,此类噪声边缘连通区域内部的噪声强度低于区域外部强度
解决办法,设置2个约束:
1)连通区域的最小像素个数大于阈值P
2)连通区域内部像素平均灰度值大于边缘像素平均灰度值
第三步:道路标线点云提取与精化
提取出标线边缘后,可以直接在二维图像中恢复道路标线,但是由于投影分辨率的原因,这种方法得到的道路标线精准度不高,且缺乏高程信息。
强度特征图像带有地理特征参考,每个像素对应N*N的路面点云区域。由于投影分辨率低,每个像素对应的点云区域可能既包含标线点云又包含路面点云,因此要去除路面点云噪声。
根据边缘信息提取的候选道路标线点云可认为包含路面点云和标线点云两类目标,假设这两类目标均服从高斯分布,同一条道路标线的强度-点数直方图可认为服从均值为μ1,标准差为σ1的高斯分布,道路标线周边路面点云的强度-点数直方图可认为服从均值为μ2,标准差为σ2的高斯分布.使用高斯混合模型估计均值和方差,拟合高斯分布曲线,将强度低于T的点作为噪声点剔除,实现道路标线的精化。
道路标线提取方法论文总结相关推荐
- 基于道路标线的城市环境单目定位
文章:Monocular Localization in Urban Environments using Road Markings 作者:Yan Lu Jiawei Huang Yi-Ting C ...
- Road-SLAM:基于道路标线车道级精度SLAM
文章:Road-SLAM : Road Marking based SLAM with Lane-level Accuracy 作者:Jinyong Jeong, Younggun Cho, and ...
- 基于激光点云数据自动化实现道路标线分类、提取及矢量化
Automatic Road Markings Extraction Classification And Vectorization Mobile From Laser Scanning Data ...
- 汽车matlab小论文,基于matlab汽车道路模型研究论文
基于matlab汽车道路模型研究论文 武汉工业学院 毕业设计(论文) 2011届 毕业设计(论文)题目:基于MATLAB的汽车道路模型研究 院 (系) 机械工程学院 专业名称 机械设计制造及其自动化 ...
- 基于点云数据提取道路标线的思路
1.概述 基于激光雷达传感器的车载扫描生成的点云数据,提取点云数据中道路标线相关特征,包括实线.虚线.转向箭头等非结构化数据(点云格式或转化的图像投影等,最终转化为矢量化的地图格式数据,用于高级地图绘 ...
- 中国道路标线行业发展现状与经营情况分析报告2021-2026年
中国道路标线行业发展现状与经营情况分析报告2021-2026年 ************************************** [报告编号]: BG547340 [出版时间]: 202 ...
- 道路检测 | SNE-RoadSeg论文阅读
道路检测 | SNE-RoadSeg: Incorporating Surface Normal Information into Semantic Segmentation for Accurate ...
- 基于遥感影像的道路提取论文、开源代码和数据集汇总
文章目录 前言 2017 DeepRoadMapper Topology Loss 2018 RoadTracer iterative-deep-learning 2019 Leveraging Cr ...
- 交通数字孪生高速公路规划设计市政道路BIM正向改扩建设计利用实景三维无人机机载LiDAR倾斜摄影车载地面三维激光扫描仪LiDAR点云数据提取自动驾驶高精地图三维矢量车道标线3d点云标注
实景三维数据价值挖掘实操系列1-道路车道标线高效自动化三维提 本系列视频的第一部分 标线提取 这段路大概有1.5km的长度 我们来看一下标线提取的效果如何 首先我们通过反射强度 将道路标线的点云数据单 ...
最新文章
- 大话设计模式之装饰模式
- ios请求头解决参数中文乱码_解决请求参数的中文乱码问题(get、post)
- Ajax框架DWR入门
- POJ 2409 Let it Bead (Polya定理)
- ROS与navigation教程——概述
- java中的命令行参数_Java中的命令行参数
- CAS在Java类中的应用
- enetics v1.5.0 绿色版
- List of USB ID's
- postsql获取表字段信息SQL
- 第一篇 Object-C快速入门
- long8.cc app.html,Potoshop 长投影扩展插件 Long Shadow Generator 支持CS6-CC2015
- 基于winrm实现远程操作win
- 对封装的ajax的应用-查询商铺
- 天才在左,疯子在右读书笔记 -- 高铭著
- 美国队长的工资 python代码-Python入门必学,用Python练习画个美队盾牌
- mmhmm重塑视频会议、2020新款emoji可爱来袭、微软将推云游戏服务xCloud等| Decode the Week...
- 微型计算机原理计算机钢琴,用汇编语言编写计算机钢琴程序.PDF
- java中secretkey,java生成秘钥key,并保存秘钥到文件中
- JAVA设计模式之备忘录模式
热门文章
- 去掉json的双引号_JSON 去掉转义字符,value去掉双引号
- java中synchronized锁的升级(偏向锁、轻量级锁及重量级锁)
- 重来之大学版|卸负篇——破除光环效应,学长学姐、教授老师真的有这么厉害吗?
- jmeter 跳板机_jmeter本地通过跳板机连接塔内数据库
- 【SE】Week3 : 个人博客作业(必应词典)
- 基于javaweb的公寓房屋出租系统(java+ssm+jsp+easyui+echarts+mysql)
- 文化与科技的交织,华为P50 Pro与一曲长城谣
- 高效沟通【管理学之四】
- 微信小程序云数据库实现注册
- 细胞穿膜肽IAWVKAFIRKLRKGPLG