基于点云数据的道路边线提取

摘要

为了提高基于车载点云数据的道路边线自动分类与提取的效率与准确率,为城市三维建模与市政管理提供可靠的数据支撑,提出一种基于点云数据的道路边线自动分类与提取算法。以使用国产移动车载激光扫描系统采集的某段道路约500 m的点云数据(约50万个激光点)作为试验数据,通过粗提取和精提取,最后采用最小二乘算法对边线点进行拟合,生成矢量成果,完成道路的边线提取。试验结果表明,基于点云数据的道路边线自动分类与提取算法可有效提取道路点云场景中的道路边线,且效果较好,从而验证了该方法的可靠性。