车载激光点云中交通标线自动分类与矢量化
车载激光点云中交通标线自动分类与矢量化
Publication information
Publisher
Beijing: Surveying and Mapping Press
Subjects
More information
Scope and Contents
Contents
交通标线是重要的交通安全设施，其位置、属性和拓扑关系精细刻画道路交通结构，是智能交通、高精地图、位置与导航等应用的基础数据。本文提出一种融合空间上下文信息的车载激光点云标线分类图注意力模型(graph attention network with spatial context information，GAT_SCNet)。该模型利用图结构建立标线及其邻接对象的出现和依存关系，基于标线几何、拓扑、空间结构关系构建注意力机制进行节点特征动态更新，通过对节点分类实现标线的精细分类。基于分类后标线，设计不同方案实现对分类后标线提取标线矢量化数据。试验采用4份不同车载激光扫描系统获取的城市与高速场景数据验证本文方法的有效性，试验结果中9类标线分类的准确率分别为100.00%、93.77%、100.0...
Alternative Titles
Full title
车载激光点云中交通标线自动分类与矢量化
Identifiers
Primary Identifiers
Record Identifier
TN_cdi_wanfang_journals_chxb202109011
Permalink
https://devfeature-collection.sl.nsw.gov.au/record/TN_cdi_wanfang_journals_chxb202109011
Other Identifiers
ISSN
1001-1595
E-ISSN
1001-1595
DOI
10.11947/j.AGCS.2021.20200351
How to access this item
Log in as a Library member
