马 羊 Ma, Yang
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复杂点云环境中道路关键几何信息自动化提取框架

由激光雷达(LiDAR)采集的点云数据中可能会包括车辆、行人等非基础设施信息的噪音;此外不同地区的道路环境也会有显著的差异,这些特征给利用激光雷达数据进行道路基础设施数字化带来了较大的挑战。

本研究以复杂点云环境内复杂点云环境中道路关键几何信息作为研究对象,研究在噪音存在条件下道路几何信息如道路路面、道路边界、非机动车道中心线等特征的自动化或者半自动化提取的理论与具体方法,并深入分析方法中多变量因素对提取精度与效率的影响,进而推动道路基础设施数字化流程规范化。