Sammanfattning av denna webbsida: Automatisk extraktion av vägkanter från ojämna, oorganiserade, bullriga och massiva 3D-punktmoln är en utmanande uppgift. Befintliga metoder projicerar ofta 3D-punktmoln på 2D-plan för att extrahera trottoarkanter. Projiceringen leder dock till förlust av 3D-information som försämrar detektionens prestanda. Detta papper presenterar en robust, exakt och effektiv metod för att extrahera vägkanter från 3D mobila LiDAR punktmoln. Vår metod består av två steg: 1) att utvinna kandidatpunkterna för trottoarkanter baserat på den föreslagna nya energifunktionen och 2) att förfina kandidatpunkterna med hjälp av den föreslagna modellen med lägsta kostnad. Vi utvärderade vår metod på en stor skala av bostadsområde (16,7GB, 300 miljoner poäng) och ett urbant område (1,07GB, 20 miljoner poäng) mobila LiDAR-punktmoln. Resultaten visar att den föreslagna metoden är överlägsen de senaste metoderna när det gäller robusthet, noggrannhet och effektivitet. Den föreslagna begränsningsextraktionsmetoden uppnådde en fullständighet på 78,62 % och en korrekthet på 83,29 %. Dessa experiment visar att den föreslagna metoden är en lovande lösning för att utvinna vägkanter från mobila LiDAR-punktmoln.
REF extraherade kandidatkartläggningspunkter baserat på energifunktionen och förfinade dem med hjälp av en modell med lägsta kostnad.
Road Curb Extraction from Mobile LiDAR Point Clouds
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Volume:PP , Issue: 99, 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}