【摘 要】
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随着城市高速发展,越来越多的家庭拥有了私家车,其给人们带来便利的同时也造成了交通堵塞、交通事故等道路问题。因此,如何准确地完成道路建模,快速高效地提取道路标志轮廓就显得至关重要。目前,无人机凭借着其快速高效的数据采集和数据自动化处理能力,在点云数据采集和三维建模领域大放异彩。本文以安徽理工大学校园为研究区,使用精灵4RTK无人机对整个校园进行航线规划、像控点布设及无人机影像采集,使用空三处理无人机
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随着城市高速发展,越来越多的家庭拥有了私家车,其给人们带来便利的同时也造成了交通堵塞、交通事故等道路问题。因此,如何准确地完成道路建模,快速高效地提取道路标志轮廓就显得至关重要。目前,无人机凭借着其快速高效的数据采集和数据自动化处理能力,在点云数据采集和三维建模领域大放异彩。本文以安徽理工大学校园为研究区,使用精灵4RTK无人机对整个校园进行航线规划、像控点布设及无人机影像采集,使用空三处理无人机影像得到目标区域的密集点云,将获得的点云进行预处理,提取道路标志轮廓并规则化处理。主要的研究内容和研究成果包括:（1）介绍了无人机摄影测量的原理及技术,以及无人机像控点的布设及影像采集方法,使用ContextCapture软件对无人机影像进行空中三角测量处理,得到目标区域的密集点云,由于无人机生成的点云数据含有大量噪声点影响后续提取,进行高斯滤波对点云数据进行线性平滑处理。（2）由于点云数据包含了地面点和非地面点,先使用RANSAC算法分离地面点,再使用大津法—最大类间方差法（OTSU算法）提取地面点中的道路标志点云。对于提取的点云量多,地面不平整等原因导致道路边缘弯曲,论文里介绍了 k-means聚类,DBSCAN聚类,KNN聚类,FCM聚类4种聚类方法,并进行对比实验,经过可视化分析和精度分析得:k-means质量因子为0.9213,精度较高,可以更好更便捷地解决弯曲问题。（3）论文介绍了 3种算法:凸包算法、Delaunay三角网法、Alpha-Shapes算法用于轮廓提取,经过对比试验得到Alpha-Shapes算法提取道路标志轮廓效果最好,并针对提取的轮廓线弯曲、折角不清晰等问题,将4种方法:角点检测法、Douglas-Peucker算法、迭代端点拟合法和改进多边形拟合法进行规则化处理对比试验。实验表明,改进多边形拟合法的均方根误差能达到0.0523m,提取的边界精度高,拟合速度快。图[34]表[6]参[70]
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