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基于点云片段法的道路边线提取研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-18页
    1.1 研究背景第10-12页
        1.1.1 三维激光扫描技术第10-11页
        1.1.2 点云数据处理第11-12页
    1.2 研究意义第12页
    1.3 国内外发展状况第12-15页
        1.3.1 三维激光扫描技术发展状况第12-14页
        1.3.2 点云分类提取研究发展状况第14-15页
    1.4 本文研究内容第15-16页
    1.5 本文结构内容第16-18页
2 三维激光扫描系统及点云数据简介第18-30页
    2.1 车载三维激光扫描系统介绍第18-22页
        2.1.1 三维激光扫描系统分类第18-19页
        2.1.2 车载三维激光扫描仪系统构成第19-21页
        2.1.3 系统工作原理第21-22页
    2.2 点云数据第22-24页
        2.2.1 点云数据获取第22-23页
        2.2.2 点云数据表达形式第23-24页
        2.2.3 车载点云数据特点第24页
    2.3 常见处理方法介绍第24-27页
        2.3.1 基于投影点密度的距离图像分割方法第24-25页
        2.3.2 高程阈值法点云分类第25-26页
        2.3.3 基于扫描线特征的点云分类方法第26-27页
        2.3.4 方法总结第27页
    2.4 点云片段法提出第27-30页
3 点云片段提取道路边界线第30-50页
    3.1 高程阈值法第31-32页
        3.1.1 算法改进第31-32页
    3.2 点云片段确定第32-36页
        3.2.1 算法流程第33-36页
    3.3 边界点提取第36-41页
        3.3.1 路肩介绍第36-37页
        3.3.2 边界点提取第37-39页
        3.3.3 算法流程第39-41页
    3.4 边界线优化第41-50页
        3.4.1 水平夹角计算第42页
        3.4.2 边界点聚类分析第42-45页
        3.4.3 边界线拟合第45-46页
        3.4.4 算法流程第46-50页
4 实验分析第50-60页
    4.1 数据来源及预处理第50-52页
        4.1.1 数据来源第50-51页
        4.1.2 数据预处理第51-52页
    4.2 提取点云片段第52-56页
        4.2.1 高程阈值法第52-53页
        4.2.2 改进算法第53-55页
        4.2.3 片段提取第55-56页
    4.3 道路边界线提取第56-58页
    4.4 实验对比第58-60页
5 总结并展望第60-64页
    5.1 总结第60-61页
    5.2 后续研究展望第61-64页
致谢第64-66页
参考文献第66-69页

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