車載LiDAR點(diǎn)云中的車輛自動(dòng)檢測技術(shù).pdf

1、交通需求的增長使得道路安全問題日益嚴(yán)重，道路信息的提取對(duì)安全監(jiān)測的作用日趨明顯。車輛作為道路信息的重要組成部分，準(zhǔn)確的提取特征尤為關(guān)鍵。車載激光雷達(dá)（Light Detection And Ranging，LiDAR）為車輛特征的提取提供了精確的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，然而目前的物體自動(dòng)分類智能化程度較低，因此研究一種自動(dòng)檢測技術(shù)對(duì)于提高點(diǎn)云中車輛提取的速度及準(zhǔn)確度具有十分重要的意義。
　　本文以車載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)中車輛自動(dòng)檢測為目的，介紹

2、了LiDAR數(shù)據(jù)獲取原理、數(shù)據(jù)掃描及存儲(chǔ)方式等基本技術(shù)理論，對(duì)車輛具體特征提取以及分類方法進(jìn)行分析與研究。通過對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分段并使用曲面生長法以及連通區(qū)域分析，在移除地面點(diǎn)的同時(shí)將無規(guī)則的非地面點(diǎn)組合成相應(yīng)部件；隨機(jī)選取路段手動(dòng)添加標(biāo)簽作為標(biāo)準(zhǔn)并用于結(jié)果評(píng)價(jià)；針對(duì)車輛的具體特點(diǎn)，將特征分為三類：情景特征、幾何特征和其他特征。其中，情景特征重點(diǎn)考慮車輛的位置，幾何特征重點(diǎn)考慮車輛的大小、密度、最低高度、車輛的高度以及面積，其他特征主要包含

3、物體的特征值、基于特征值的 LiDAR特征、基于隨機(jī)抽樣一致算法的特征值以及反射信息，以此形成特征表用于分類；采用正向選擇與后向選擇兩種特征選擇方式對(duì)特征表中的特征進(jìn)行選擇，同時(shí)結(jié)合貝葉斯線性判別分類器和線性支持向量機(jī)兩種分類器分別對(duì)所有車輛和靜態(tài)車輛進(jìn)行檢測；通過將點(diǎn)云所獲取位置的圖像以及最初所得的標(biāo)準(zhǔn)作為評(píng)價(jià)依據(jù)，分別計(jì)算完整度、正確度以及整體準(zhǔn)確度并對(duì)比車輛與其他物體的檢測程度對(duì)車輛最后檢測的結(jié)果進(jìn)行量化分析。
　　論文以荷