【摘 要】
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三维场景的语义标注研究是机器视觉、摄影测量以及机器学习等领域的热门研究课题.但基于移动激光扫描数据的道路设施精确解释仍处于瓶颈期.提出一种基于逻辑关系和功能性对道
【机 构】
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南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,厦门大学海洋与地球学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(41771439);国家重点研发计划项目(2016YFB0502300);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX18_1206)
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三维场景的语义标注研究是机器视觉、摄影测量以及机器学习等领域的热门研究课题.但基于移动激光扫描数据的道路设施精确解释仍处于瓶颈期.提出一种基于逻辑关系和功能性对道路设施进行语义标注的新方法,先总结制定道路设施相关的特征符号和规则,再根据所定义的规则功能对点云数据进行语义标注.基于该方法对国内某中等城市道路点云数据进行了相当详尽的解释,正确提取了93%的杆状物体,并全部正确识别.对于杆状物体的附件(如灯头、交通标志等),基本正确识别且有效标记.与改进的RANSAC算法相比,该方法提供了一个较好的解决方案,有助于在城市环境中自动绘制详细的道路设施.
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