致谢 | 第4-6页 |
摘要 | 第6-8页 |
ABSTRACT | 第8-9页 |
1 绪论 | 第13-23页 |
1.1 选题背景和意义 | 第13-14页 |
1.2 国内外研究现状 | 第14-19页 |
1.2.1 车载LiDAR技术硬件系统发展 | 第14-16页 |
1.2.2 车载LiDAR点云场景中路灯点云及信息提取研究 | 第16-17页 |
1.2.3 车载LiDAR点云场景中行道树点云及信息提取研究 | 第17页 |
1.2.4 当前研究中的不足 | 第17-19页 |
1.3 研究内容及技术路线 | 第19-20页 |
1.3.1 研究内容 | 第19-20页 |
1.3.2 技术路线 | 第20页 |
1.4 论文的组织结构 | 第20-22页 |
1.5 本章小结 | 第22-23页 |
2 车载LIDAR系统及数据准备 | 第23-37页 |
2.1 车载LiDAR系统简介 | 第23-27页 |
2.1.1 系统组成 | 第23-24页 |
2.1.2 系统特点 | 第24-25页 |
2.1.3 数据特点 | 第25-27页 |
2.2 数据预处理 | 第27-31页 |
2.2.1 噪声处理 | 第27页 |
2.2.2 数据裁减 | 第27-30页 |
2.2.3 数据分块 | 第30-31页 |
2.3 DEM构建 | 第31-36页 |
2.3.1 改进数学形态学地面点提取 | 第31-35页 |
2.3.2 规则DEM构建 | 第35-36页 |
2.4 本章小结 | 第36-37页 |
3 路灯信息提取 | 第37-51页 |
3.1 路灯模型 | 第38-40页 |
3.1.1 路灯模型思想 | 第38-40页 |
3.1.2 路灯样本思想 | 第40页 |
3.2 样本信息提取 | 第40-44页 |
3.2.1 路灯骨架提取 | 第40-42页 |
3.2.2 缓冲区参数确定 | 第42-43页 |
3.2.3 路灯结构参数提取 | 第43-44页 |
3.3 样本法路灯点云提取 | 第44-50页 |
3.3.1 路灯点云粗提取 | 第44-46页 |
3.3.2 样本与点云粗匹配 | 第46-48页 |
3.3.3 缓冲区法匹配判断 | 第48-50页 |
3.4 路灯参数信息提取 | 第50页 |
3.5 本章小结 | 第50-51页 |
4 行道树信息提取 | 第51-65页 |
4.1 聚类法行道树点云提取 | 第51-54页 |
4.1.1 低矮地物滤除 | 第51-52页 |
4.1.2 地物聚类 | 第52-53页 |
4.1.3 行道树判断与提取 | 第53-54页 |
4.2 基于生长模型的行道树分割 | 第54-59页 |
4.2.1 树冠点云粗分割 | 第55-56页 |
4.2.2 分割权值计算 | 第56-57页 |
4.2.3 树冠点云分割 | 第57-59页 |
4.3 行道树参数信息提取 | 第59-63页 |
4.3.1 树干树冠分割 | 第59-60页 |
4.3.2 树干信息提取 | 第60-61页 |
4.3.3 树冠信息提取 | 第61-63页 |
4.4 本章小结 | 第63-65页 |
5 试验分析与应用探索 | 第65-85页 |
5.1 试验平台及数据准备 | 第65-70页 |
5.1.1 试验平台 | 第65-66页 |
5.1.2 数据概况 | 第66-67页 |
5.1.3 数据预处理 | 第67-68页 |
5.1.4 地面处理及结果分析 | 第68-70页 |
5.2 路灯信息提取结果分析 | 第70-75页 |
5.2.1 路灯样本建立过程 | 第70-71页 |
5.2.2 路灯提取过程和结果 | 第71-73页 |
5.2.3 提取结果分析 | 第73-75页 |
5.3 行道树信息提取结果分析 | 第75-81页 |
5.3.1 行道树提取 | 第75-77页 |
5.3.2 行道树分割 | 第77-79页 |
5.3.3 行道树信息提取 | 第79-81页 |
5.4 应用探索 | 第81-84页 |
5.4.1 路灯与行道树遮挡分析 | 第81-82页 |
5.4.2 地物变化分析 | 第82-84页 |
5.5 本章小结 | 第84-85页 |
6 总结与展望 | 第85-87页 |
6.1 总结 | 第85-86页 |
6.2 展望 | 第86-87页 |
参考文献 | 第87-91页 |
作者简历 | 第91-93页 |
学位论文数据集 | 第93页 |