形状特征向量筛选与局部粗糙度结合的国省干道点云提取

摘要

针对国省干道缺少路缘石导致在点云场景中不易确定公路边缘，从而造成国省干道点云难以精确提取的问题，提出形状特征向量筛选与局部粗糙度结合的国省干道点云提取方法．首先对原始点云数据构建网格索引，以网格为基本单元，设计基于协方差矩阵的形状特征向量分析方法，据此方法计算单元内点云形状特征向量，构建正交基求解特征值，筛选获取地面点云;其次采用KD树索引重构地面点云，计算分析点云局部粗糙度，以先验阈值为参考，引入欧式聚类算法实现对路面及路面周边点云的有效提取，实现路面点与非路面点有效划分．对10km移动激光扫描国省干道点云数据进行测试，平均准确率和召回率分别为99.64%与99.59%．与欧式聚类分割算法相比，所提算法的平均准确率及F₁分别提高8.95和4.57个百分点，对原始点云处理速度为32.4 km/h，计算效率明显提升，具有良好的路面提取精度和鲁棒性．

关键词

道路点云提取 / 移动激光扫描 / 形状特征向量 / 局部粗糙度 / 协方差矩阵