基于车载激光点云的高速公路标线提取及对象化

作     者：王建强 WANG Jianqiang

作者机构：甘肃省测绘工程院甘肃兰州730070 

出 版 物：《测绘与空间地理信息》 (Geomatics & Spatial Information Technology)

年 卷 期：2025年第48卷第1期

页      面：171-173,177页

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 

主　　题：三维点云 点云深度学习 阈值分割 欧式聚类 

摘      要：标线是高速公路资产化的重要元素,其位置、语义信息及拓扑关系组成精细数字化描述的重要内容。针对复杂山区既有高速公路点云存在大量噪声、磨损严重等问题,本文提出一种由粗到细的标线提取方法:首先利用点云深度学习分割路面及护栏作为定位信息,随后结合高速公路设计规范对标线进行粗定位,最后在局部区域利用OTSU阈值分割方法实现标线的精确提取并对提取结果对象化。试验采用两个典型复杂山区高速路段验证本文方法的有效性,结果表明,典型路段1和典型路段2的标线提取精度分别为99.0%,97.9%,召回率分别为98.6%、97.1%。该方法能有效克服复杂山区高速公路点云强度、密度不均及存在大量噪声和磨损等问题,可作为后续高速公路标线点云分类的基础。