【摘 要】
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道路两侧的路灯、交通标志杆和交通信号杆等杆状道路设施的位置与状态等信息，是道路调查以及城市部件管理中需要获取的重要数据。本文首先利用区域生长和渐进形态学滤波移除地面点，并对非地面点聚类；然后对聚类对象进行体素化网格采样，并提取采样点的快速点特征直方图，使用费舍尔编码对快速点特征直方图进行编码得到费舍尔向量；结合费舍尔向量以及地物的几何和辐射等全局特征，采用支持向量机（SVM）分类器进行训练和分类，
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道路两侧的路灯、交通标志杆和交通信号杆等杆状道路设施的位置与状态等信息，是道路调查以及城市部件管理中需要获取的重要数据。本文首先利用区域生长和渐进形态学滤波移除地面点，并对非地面点聚类；然后对聚类对象进行体素化网格采样，并提取采样点的快速点特征直方图，使用费舍尔编码对快速点特征直方图进行编码得到费舍尔向量；结合费舍尔向量以及地物的几何和辐射等全局特征，采用支持向量机（SVM）分类器进行训练和分类，实现杆状道路设施的识别和分类。实验结果表明，本文方法对路灯、交通标志杆和摄像头杆的提取准确率分别为89.
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