車載校園環(huán)境激光點(diǎn)云分類與移動(dòng)目標(biāo)識(shí)別.pdf

1、激光掃描測(cè)量技術(shù)是繼GPS之后測(cè)繪領(lǐng)域誕生的一種高新測(cè)繪技術(shù)，能夠快速高效地獲取目標(biāo)物體表面詳細(xì)的三維空間信息，在數(shù)字城市、環(huán)境監(jiān)測(cè)、交通仿真等領(lǐng)域?yàn)榭焖賹?shí)現(xiàn)三維建模提供了一種全新的技術(shù)手段。因此，如何有效地處理激光掃描數(shù)據(jù)具有實(shí)際的應(yīng)用意義。在此背景下，本文以校園真實(shí)環(huán)境作為實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，以車載激光掃描系統(tǒng)作為三維信息的獲取方式，研究車載激光掃描數(shù)據(jù)的處理，重點(diǎn)解決激光點(diǎn)云的分類問(wèn)題和移動(dòng)目標(biāo)的特征提取問(wèn)題。
　　 圍繞上述研究目

2、標(biāo)，本文主要做了以下三個(gè)方面的工作:
　　 1.進(jìn)行車載校園激光數(shù)據(jù)的實(shí)地采集和預(yù)處理
　　 選擇了特定的校園場(chǎng)景，使用新型的HDL-64ES2三維激光掃描儀進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的實(shí)地采集。車載校園激光數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括原始激光數(shù)據(jù)的解譯、激光點(diǎn)云的精簡(jiǎn)和激光點(diǎn)云的三維可視化三方面的工作。通過(guò)激光數(shù)據(jù)的預(yù)處理才能獲得后處理階段所需的“點(diǎn)云”。
　　 2.進(jìn)行車載激光點(diǎn)云的實(shí)際分類
　　 激光點(diǎn)云分類是利用一些可行

3、的分類策略，將海量獨(dú)立的空間點(diǎn)劃分到一系列具有實(shí)際物理意義的類簇里，使離散的獨(dú)立點(diǎn)具有實(shí)際的物理意義。在分類過(guò)程中，本文先對(duì)比分析了三種現(xiàn)有的分類策略的優(yōu)劣，然后選擇垂直高度作為主要分類因素、投影點(diǎn)密度作為次要分類因素，提出了一個(gè)改進(jìn)的基于垂直高度的雙閾值法進(jìn)行激光點(diǎn)云的分類，該方法的核心是基于網(wǎng)格的統(tǒng)計(jì)分析。
　　 3.進(jìn)行移動(dòng)目標(biāo)的特征提取和目標(biāo)個(gè)體的識(shí)別
　　 移動(dòng)目標(biāo)（行人和車輛）的特征提取和目標(biāo)個(gè)體的識(shí)別是在點(diǎn)

4、云分類的基礎(chǔ)（結(jié)果集）上進(jìn)行的。鑒于激光點(diǎn)的高度離散性和抽象性，很難直接從中提取地物的點(diǎn)、線、面特征，本文采用了間接的處理方式，提出了一種基于圖像處理技術(shù)的移動(dòng)目標(biāo)特征提取及識(shí)別方法:利用水平網(wǎng)格進(jìn)行投影，將三維激光點(diǎn)云降維轉(zhuǎn)換得到二維二值灰度圖像，然后運(yùn)用圖像處理技術(shù)進(jìn)行相關(guān)的特征提取，再根據(jù)提取的特征進(jìn)行目標(biāo)個(gè)體的識(shí)別。
　　 運(yùn)用本文所提出的點(diǎn)云分類方法和特征提取方法，較好地實(shí)現(xiàn)了車載校園激光點(diǎn)云的分類、移動(dòng)目標(biāo)的特征提取