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路面连续激光点云中车辙三维特征提取方法研究
| 题名： | 路面连续激光点云中车辙三维特征提取方法研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 刘如飞;柴永宁;陈敏 |
| 作者单位： | 交通运输部公路科学研究院;山东科技大学,测绘与空间信息学院 |
| 关键词： | 道路工程;车辙提取;特征图像;三维特征;激光点云 |
| 摘要： | 路面车辙病害的自动准确检测是道路养护和管理的重要支撑。针对传统车辙提取时纵向分布特征信息缺失的问题，充分挖掘车载路面激光点云数据中车辙目标的空间分布特征信息，提出了一种利用路面连续激光点云进行的车辙三维特征提取方法。在路面点云分类提取基础上，根据路面标识线进行车道点云分割，将单车道激光点云数据转化成各类特征图像，结合二三维特征提取算子进行了车辙轮廓提取。首先，对点云进行高程归一化，消除路面纵坡和横坡的影响。接着，根据路面激光点云的高程、坡度、坡向信息生成3种路面特征图像，进一步运用图像处理方法提取车辙凹槽侧壁边缘线和凹槽底部中线，作为车辙平面轮廓线。然后，基于路面横断面密集激光扫描点，采用断面曲线拟合分析法精确提取车辙横断面轮廓线和轮廓边界点。最后，以横断面提取的精确车辙轮廓点为约束，修正车辙平面轮廓线，运用车辙平面轮廓线和横断面轮廓线联合表达车辙精细三维特征。结果表明：该方法能够完整地提取出车辙平面轮廓线和横断面轮廓线，提取的车辙宽度相对误差小于5%；车辙深度与基于点云数据直接提取结果的差值不超过0.5mm；车辙横断面面积相对误差小于10%，优于传统车辙特征提取方法，认为该提取结果能够为路面管理养护提供支撑。 |
| 期刊名称： | 公路交通科技 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 06 |
| 页码： | 59-65 |
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