Detta dokument beskriver en metod för att utvinna vägar från ett storskaligt ostrukturerat 3D-punktmoln i en stadsmiljö som består av många superinsatta scanningar tagna vid olika tidpunkter. Med tanke på en färdplan och ett punktmoln separerar vårt system automatiskt vägytor från resten av punktmolnet. Med början med en ungefärlig karta över vägnätet som ges i form av 2D skärningspunkter anslutna av polylines, producerar vi först en 3D-representation av kartan genom att optimera kardinal splines för att minimera avstånden till punkter i molnet under kontinuitet begränsningar. Vi delar sedan upp vägnätet i oberoende patchar, vilket gör det möjligt att bearbeta ett stort punktmoln med en liten in-minne arbetsuppsättning. För varje plåster passar vi en 2D aktiv kontur till en tilldragande funktion med toppar på små vertikala diskontinuiteter för att förutsäga platserna för trottoarkanter. Slutligen ger vi ut en uppsättning märkta punkter, där punkter som ligger inom den aktiva konturen är märkta som "väg" och de andra inte. Under experiment med en LIDAR-punkt som innehåller nästan en miljard punkter spridda över sex kvadratkilometer av en stadskärna, ger vår metod 86% korrekthet och 94% fullständighet.
Boyko och Funkhouser REF använde en vägkarta och ett storskaligt ostrukturerat 3D-punktmoln för 3D-vägrekonstruktion.
Extracting roads from dense point clouds in large scale urban environment
{'venue': None, 'journal': 'Isprs Journal of Photogrammetry and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}