论文摘要
道路标线提取与分类是智慧城市建设中需要解决的关键技术之一,也是智能驾驶亟待解决的技术难题。提出了一种基于深度学习的道路标线自动提取与分类方法,通过移动窗口法结合相邻扫描线拓扑关系进行地面点云的提取,并生成强度图像,基于深度学习方法实现道路标线的自动提取与分类,并利用KD树聚类分割算法结合矢量化方案实现道路标线的矢量化。基于实验数据对该方法进行验证分析,结果表明,使用该方法进行自动提取与分类的精度和Fscore分别为92.59%和90.15%,证明了该方法的可行性和准确性。该方法为道路标线的自动提取提供了新思路,使道路标线提取工作变得更准确、高效,提升了道路标线获取与分类的智能化程度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 黄刚,刘先林
关键词: 遥感,深度学习,道路标线,自动提取,移动测量系统
来源: 中国激光 2019年08期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 首都师范大学资源环境与旅游学院,北京四维远见信息技术有限公司,中国测绘科学研究院
基金: 国家重点研发计划(2018YFF0215303,2017YFB0503004),高分辨率对地观测系统重大专项(42-Y2-0A14-9001-17,18)
分类号: U463.6;TP391.41;TP18
页码: 146-153
总页数: 8
文件大小: 1069K
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