检索结果-内蒙古大学图书馆

武汉大学学报(信息科学版) 2025年第3期50卷 562-570页

作者：毛庆洲徐浩轩朱璟熊勇钢王长海李夏亮朱旭波武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 湖北珞珈实验室湖北武汉430079 时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心湖北武汉430079 武汉汉宁轨道交通技术有限公司湖北武汉430010 广西交通设计集团有限公司广西南宁530029

使用高密度三维激光扫描点云进行隧道超欠挖检测,数据量大,计算效率低;要实现即时快速地在线解算,提高检测效率,需要解决隧道中线快速提取、点云下采样和超欠挖快速计算等问题。提出了一种在设计文件监督下的隧道平面外包矩形中线提取算... 详细信息

使用高密度三维激光扫描点云进行隧道超欠挖检测,数据量大,计算效率低;要实现即时快速地在线解算,提高检测效率,需要解决隧道中线快速提取、点云下采样和超欠挖快速计算等问题。提出了一种在设计文件监督下的隧道平面外包矩形中线提取算法,能够快速有效构建隧道中线;探究了下采样参数设置的最优方式,提高断面提取和超欠挖计算效率;提出了基于内轮廓的反距离加权超欠挖检测方法,提高超欠挖检测的精度和鲁棒性。实验结果表明,所提的超欠挖检测方式能够实现在线解算、报表生成、模型构建,总长度为40 m的三站测量数据配准拼接,计算耗时247.14 s,超欠挖计算结果与全站仪实测值的相对中误差为0.96 mm,在满足即时快速检测的同时兼顾了高精度。

关键词：三维激光扫描超欠挖检测隧道中线提取点云下采样

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道路点云场景双层卷积语义分割

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武汉大学学报（信息科学版） 2020年第12期45卷 1942-1948页

在大规模道路环境中,基于点的语义分割方法需要动态计算,而基于体素的方法权衡分辨率和性能导致损失大量信息.为了克服上述两类方法的缺陷,提出了一种通用的结合双层卷积和动态边缘卷积优化的网络架构来进行大型道路场景语义分割.该框... 详细信息

在大规模道路环境中,基于点的语义分割方法需要动态计算,而基于体素的方法权衡分辨率和性能导致损失大量信息.为了克服上述两类方法的缺陷,提出了一种通用的结合双层卷积和动态边缘卷积优化的网络架构来进行大型道路场景语义分割.该框架结合点与超体素两种不同域的卷积运算来避免冗余的计算和存储网络中的空间信息,并结合动态边缘卷积优化,使其端到端地一次性处理大规模点云.在不同场景的数据集上对该方法进行了测试与评估,结果表明,该方法能适应不同场景数据集并取得较高精度,优于现有方法.

关键词：点云超体素双层卷积特征融合语义分割

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多标记点过程的LiDAR点云数据建筑物和树冠提取

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测绘学报 2013年第1期42卷 51-58页

作者：徐文学杨必胜魏征方莉娜武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 武汉大学时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心湖北武汉430079

将机载激光扫描点云数据转换成点云特征影像,提出基于多标记点过程的建筑物和树冠目标几何对象的自动提取方法。首先根据目标的几何特征建立吉布斯自由能变模型,通过目标的一致性建立该模型的数据项,通过目标的拓扑性质等空间特性建立... 详细信息

将机载激光扫描点云数据转换成点云特征影像,提出基于多标记点过程的建筑物和树冠目标几何对象的自动提取方法。首先根据目标的几何特征建立吉布斯自由能变模型,通过目标的一致性建立该模型的数据项,通过目标的拓扑性质等空间特性建立该模型的先验项。然后利用可逆跳转马尔可夫蒙特卡洛(RJMCMC)算法进行采样,并采用模拟退火算法进行优化求解,实现建筑物目标和树冠目标几何对象的多目标自动提取。试验结果表明该方法能够从机载激光扫描数据中有效地提取建筑物和树冠,具有较强的稳健型。

关键词：建筑物提取树冠提取标记点过程吉布斯自由能变模型可逆跳转马尔可夫蒙特卡洛模拟退火

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车载激光扫描数据的结构化道路自动提取方法

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测绘学报 2013年第2期42卷 260-267页

作者：方莉娜杨必胜武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 武汉大学时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心湖北武汉430079

车载激光扫描系统获取的结构化道路环境(城市道路/高速公路)点云数据量大、目标复杂,难以有效提取出道路的点云。本文通过分析扫描线上激光点云的空间分布和统计特征,提出一种适用于结构化道路环境的道路点云自动提取方法。在Optech公... 详细信息

车载激光扫描系统获取的结构化道路环境(城市道路/高速公路)点云数据量大、目标复杂,难以有效提取出道路的点云。本文通过分析扫描线上激光点云的空间分布和统计特征,提出一种适用于结构化道路环境的道路点云自动提取方法。在Optech公司提供的两份车载激光扫描点云数据中,道路提取结果的完整率、准确率、提取质量相应地超过94.92%、95.80%和91.13%。通过定量和定性的试验分析,该方法不仅适应于有固定道路宽度的规则道路提取,同样适用于无固定宽度的非规则道路提取。

关键词：车载LiDAR 激光点云道路提取扫描线移动窗口

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智能驾驶中点云目标快速检测与跟踪

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武汉大学学报（信息科学版） 2019年第1期44卷 139-144,152页

作者：叶语同李必军付黎明武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 武汉大学时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心湖北武汉430079

利用实时车载激光点云,实现城市环境下的多目标快速检测与跟踪。动态目标跟踪是实现城市环境下自动驾驶的关键,是三维城市场景感知的研究难点。相比于图像,三维激光点云数据更适合用于目标三维形状估计和运动预测,所以广泛应用于无人驾... 详细信息

利用实时车载激光点云,实现城市环境下的多目标快速检测与跟踪。动态目标跟踪是实现城市环境下自动驾驶的关键,是三维城市场景感知的研究难点。相比于图像,三维激光点云数据更适合用于目标三维形状估计和运动预测,所以广泛应用于无人驾驶方案中。使用基于目标模型和卡尔曼滤波的目标跟踪框架,针对稀疏点云数据中常见的过分割和欠分割问题,提出一种关联历史跟踪结果和目标检测的快速跟踪算法。将跟踪结果作为先验知识,与下一时刻的目标检测关联,增强目标检测的稳定性。该算法已经应用到搭载三维激光扫描仪的自动驾驶汽车中,实验证明,该算法适用于城市交通场景,且满足实时解算需求,单帧处理平均耗时58 ms。

关键词：动态目标跟踪激光点云卡尔曼滤波城市环境自动驾驶

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利用概率松弛法的城市路网自动匹配

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测绘学报 2012年第6期41卷 933-939页

作者：张云菲杨必胜栾学晨武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 武汉大学时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心湖北武汉430079

多源空间数据匹配是空间数据集成与互操作,变化检测与数据更新的重要前提。路网数据匹配在导航、智能交通和基于位置服务等领域具有重要的研究意义和实用价值。提出一种基于概率松弛方法的城市路网自动匹配方法,该方法首先通过路段间几... 详细信息

多源空间数据匹配是空间数据集成与互操作,变化检测与数据更新的重要前提。路网数据匹配在导航、智能交通和基于位置服务等领域具有重要的研究意义和实用价值。提出一种基于概率松弛方法的城市路网自动匹配方法,该方法首先通过路段间几何差异性估算候选路段的初始概率,然后根据邻接候选匹配路段的兼容性不断更新原概率矩阵直到收敛于某一极小值。最后基于收敛的概率矩阵计算各候选路段的结构相似性,并通过设定相应的规则选取和提炼1:1、1:M和M:N匹配对。试验选取中国武汉、瑞士苏黎世地区的开放式道路地图数据与导航数据进行匹配算法的验证。结果表明,本文算法对非刚性偏差较大的路网数据能达到较高精度,不存在匹配方向性问题,且能够识别1:0、1:M和M:N匹配。

关键词：概率松弛法路网匹配结构模式开放式道路地图

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车载激光扫描数据中多类目标的层次化提取方法

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测绘学报 2015年第9期44卷 980-987页

作者：董震杨必胜武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 武汉大学时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心湖北武汉430079

提出了一种从车载激光扫描数据中层次化提取多类型目标的有效方法。该方法首先利用颜色、激光反射强度、空间距离等特征,生成多尺度超级体素;然后综合超级体素的颜色、激光反射强度、法向量、主方向等特征利用图分割方法对体素进行分割... 详细信息

提出了一种从车载激光扫描数据中层次化提取多类型目标的有效方法。该方法首先利用颜色、激光反射强度、空间距离等特征,生成多尺度超级体素;然后综合超级体素的颜色、激光反射强度、法向量、主方向等特征利用图分割方法对体素进行分割;同时计算分割区域的显著性,以当前显著性最大的区域为种子区域进行邻域聚类得到目标;最后结合聚类区域的几何特性判断目标可能所属的类别,并按照目标类别采用不同的聚类准则重新聚类得到最终目标。试验结果表明,该方法成功地提取出建筑物、地面、路灯、树木、电线杆、交通标志牌、汽车、围墙等多类目标,目标提取的总体精度为92.3%。

关键词：车载激光点云多尺度超级体素多类型目标提取显著性层次化提取

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低成本大视场深度相机阵列系统

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武汉大学学报（信息科学版） 2018年第9期43卷 1391-1398页

作者：宋爽陈驰杨必胜李清泉武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 武汉大学时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心湖北武汉430079

在测距传感器不断轻量化、小型化以及室内外地图一体化导航应用的驱动下,三维（3D）室内移动测量成为当今研究和应用的热点,在室内建模、室内定位等新兴领域中的应用越来越广泛。3D室内移动测量系统通常配备激光扫描仪、全景相机、惯性... 详细信息

在测距传感器不断轻量化、小型化以及室内外地图一体化导航应用的驱动下,三维（3D）室内移动测量成为当今研究和应用的热点,在室内建模、室内定位等新兴领域中的应用越来越广泛。3D室内移动测量系统通常配备激光扫描仪、全景相机、惯性测量单元（inertial measurement unit,IMU）系统和里程计等传感器,虽能实现3D室内点云数据的采集,但其距离传感器-激光扫描仪价格昂贵且便携性较差。彩色深度（RGB depth,RGB-D）相机为低成本3D室内移动测量系统构建提供了新的距离成像传感器选择,但主流型号RGBD相机视场角小,继而导致数据采集效率远低于传统激光扫描仪,难以做到点云数据的完整覆盖与稳健采集,且易造成同时定位与制图（simultaneous localization and mapping,SLAM）过程中跟踪失败。针对以上问题,构建了一种低成本室内3D移动测量系统采集设备,通过组合多台消费级RGB-D相机构成大视场RGB-D相机阵列,提出了一种阵列RGB-D相机内外参数标定方法,并通过实验检验了设计系统采集的点云数据的精度。

关键词：深度相机 RGB-D相机多传感器标定数据配准数据融合

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利用激光点云的城市无人驾驶路径规划算法

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中国公路学报 2020年第4期33卷 182-190页

作者：郭晓旻李必军龙江云徐豪达卢智武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 武汉大学时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心湖北武汉430079

为了解决随机采样算法受感知环境不确定性影响下的弱鲁棒性以及弱可靠性问题,采用一种基于激光空间势场的渐优随机采样算法框架来设计符合无人驾驶需要的规划算法。针对感知环境的不确定性,首先基于势场原理与激光障碍物点云构建一个融... 详细信息

为了解决随机采样算法受感知环境不确定性影响下的弱鲁棒性以及弱可靠性问题,采用一种基于激光空间势场的渐优随机采样算法框架来设计符合无人驾驶需要的规划算法。针对感知环境的不确定性,首先基于势场原理与激光障碍物点云构建一个融入了斥力场的规划空间,解决激光障碍物提取中的过分割等问题。其次,利用规划空间来处理随机采样算法中的采样策略、最优母节点选取策略、修剪策略以及最终路径选择策略。再次,在算法中加入了Anytime策略来提高优化解的利用率,使得算法的计算效率满足无人驾驶实时性的要求。同时,为了保证无人驾驶中规划路径的鲁棒性与可靠性,创建了一个综合5重因素的代价函数来选择最优路径,并根据不同的无人驾驶场景来调整相对应的参数;最后在城市测试道路上进行了实地测试。结果表明:设计的算法框架能够适应最高时速40 km·h-1的城区驾驶环境,并能完成跟驰、换道、融入以及静动态障碍物的避障决策。在与SST算法的对比试验中,所提出的算法在各个试验中的轨迹、方向盘转角以及速度的平滑性都优于SST算法,其轨迹与障碍物的距离也优于SST算法。

关键词：汽车工程轨迹规划空间势场 SST算法城市无人驾驶

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从车载激光扫描数据中提取复杂建筑物立面的方法

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测绘学报 2013年第3期42卷 411-417页

作者：杨必胜董震魏征方莉娜李汉武武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 武汉大学时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心湖北武汉430079

提出一种从车载激光扫描数据中提取复杂建筑物立面的新方法。该方法首先利用"维数特征"方法确定每个扫描点的最佳邻域,进而计算得到每个扫描点精确的局部几何特征(法向量、主方向、维数特征);然后基于"维数特征"对... 详细信息

提出一种从车载激光扫描数据中提取复杂建筑物立面的新方法。该方法首先利用"维数特征"方法确定每个扫描点的最佳邻域,进而计算得到每个扫描点精确的局部几何特征(法向量、主方向、维数特征);然后基于"维数特征"对扫描点进行粗分类,并设置相应的生长准则对不同类别的扫描数据分别进行分割;最后综合建筑物立面的语义知识对建筑物立面区域进行精确提取。试验结果和比较分析表明,本文的方法不但能提取建筑物平面和非平面立面,而且可消除点密度差异(变化)对建筑物立面提取结果的影响,提高建筑物立面提取的正确率和完整性。

关键词：点云分割建筑物立面提取自适应邻域局部几何特征车载LiDAR

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