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基于点云密度的结构化道路边界增强检测方法
被引量：
2
1
作者
苏致远
徐友春
+1 位作者
彭永胜
王任栋
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2017年第7期833-838,共6页
为快速鲁棒地检测结构化道路边界,提出一种基于HDL-64E激光雷达点云密度的道路边界增强检测方法。通过建立虚拟雷达模型,利用点云密度特征,实现前景与背景分离,并利用随机采样一致性算法得到20m内的道路边界。为解决20~100m内道路边界...
为快速鲁棒地检测结构化道路边界,提出一种基于HDL-64E激光雷达点云密度的道路边界增强检测方法。通过建立虚拟雷达模型,利用点云密度特征,实现前景与背景分离,并利用随机采样一致性算法得到20m内的道路边界。为解决20~100m内道路边界点云稀疏、检测准确性下降的问题,提出利用光线切割模型对道路边界进行增强检测。在校园道路和城市快速路进行实验,道路边界检测率达到95%以上,有效检测距离可达70m以上,检测周期小于32ms。
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关键词
道路边界检测
虚拟扫描
模型
点云密度
光线切割模型
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职称材料
题名
基于点云密度的结构化道路边界增强检测方法
被引量：
2
1
作者
苏致远
徐友春
彭永胜
王任栋
机构
军事交通学院研究生管理大队
军事交通学院军用车辆系
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2017年第7期833-838,共6页
基金
国家自然科学基金(91220301)
国家重点基础研发计划项目(2016YFB0100903)资助
文摘
为快速鲁棒地检测结构化道路边界,提出一种基于HDL-64E激光雷达点云密度的道路边界增强检测方法。通过建立虚拟雷达模型,利用点云密度特征,实现前景与背景分离,并利用随机采样一致性算法得到20m内的道路边界。为解决20~100m内道路边界点云稀疏、检测准确性下降的问题,提出利用光线切割模型对道路边界进行增强检测。在校园道路和城市快速路进行实验,道路边界检测率达到95%以上,有效检测距离可达70m以上,检测周期小于32ms。
关键词
道路边界检测
虚拟扫描
模型
点云密度
光线切割模型
Keywords
road edge detection
virtual scan model
point clouds density
ray cut model
分类号
TN958.98 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于点云密度的结构化道路边界增强检测方法
苏致远
徐友春
彭永胜
王任栋
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2017
2
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参考文献
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