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车载LiDAR数据中道路边界精细提取及三维建模研究

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1绪论

1.1选题背景和意义

1.2国内外研究现状分析

1.3研究内容及技术路线

1.4论文组织

1.5 本章小结

2车载LiDAR系统及数据处理流程

2.1车载LiDAR系统简介

2.2车载LiDAR数据的特点

2.3车载LiDAR数据处理流程

2.4本章小结

3基于车载LiDAR数据的道路信息提取

3.1引言

3.2道路边界提取

3.3 道路附属信息提取

3.4 本章小结

4道路模型构建

4.1 模型构建方法

4.2 道路建模流程

4.3 道路建模算法

4.4 基于车载LiDAR数据道路建模

4.5本章小结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

作者简历

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摘要

地理空间信息的重要性在信息时代日益凸显。空间信息的获取、管理和更新具有快速、准确、全面、经济、实时等特点。车载激光扫描技术为空间三维信息采集与应用服务提供了一种全新的技术手段,在测绘、市政交通、城市规划等领域应用前景广阔。车载激光扫描系统在车辆行驶过程中动态采集目标数据,融合多种传感器,获取目标地物的空间三维信息。深入研究如何从散乱空间点云数据中快速、准确、自动提取有用信息等一系列问题具有理论意义和应用价值。道路作为社会生活中重要组成部分,研究点云数据中道路的处理技术是三维场景建模和数字城市建设的重要内容。
  论文以车载LiDAR数据为基础,围绕道路点云边界线提取、附属设施信息提取、表面模型构建等技术开展相关研究。本文详细的介绍了基于车载LiDAR数据的三维信息提取与建模研究现状,以及车载LiDAR的基本原理和点云数据特点,并着重研究了基于车载LiDAR数据的道路边界精细提取和建模方法。主要研究内容如下:
  1.提出轨迹数据辅助道路边界线精细提取方法,对车载激光扫描数据进行信息提取试验,一方面提出道路边界线自动提取算法,另一方面提取了道路附属设施信息。实现对研究区范围内的道路边界快速精确提取。
  2.论文提出一种将点云投影至邻近截面上的思想,使复杂无序的空间点云转换为简单有序的数据处理单位,简化了数据处理的复杂度,提高了数据处理效率。

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