車載激光雷達點云數(shù)據(jù)處理及應用

目錄
前言
第1章　緒論　1
1.1　激光掃描　1
1.2　激光掃描系統(tǒng)　2
1.3　數(shù)據(jù)處理與信息提取的挑戰(zhàn)　5
1.4　本章小結及各章節(jié)安排　7
第2章　移動激光掃描系統(tǒng)　8
2.1　移動激光掃描系統(tǒng)及應用場景　8
2.1.1　激光掃描儀　8
2.1.2　定位測姿系統(tǒng)　9
2.1.3　移動激光掃描系統(tǒng)應用場景　10
2.2　數(shù)據(jù)處理流程　12
2.2.1　濾波處理　12
2.2.2　分割處理　13
2.2.3　其他應用　14
2.3　本章小結　17
第3章　空間數(shù)據(jù)結構　18
3.1　引言　18
3.2　空間數(shù)據(jù)結構　18
3.2.1　不規(guī)則三角網(wǎng)　19
3.2.2　KD樹和鄰近搜索　20
3.2.3　四叉樹和二維空間剖分　21
3.2.4　體素和八叉樹　22
3.3　本章小結　29
第4章　山區(qū)公路開挖量和水流量的估算　31
4.1　引言　31
4.2　挖方量計算方法　32
4.2.1　預處理　34
4.2.2　局部表面法向估計　36
4.2.3　局部坡度計算　37
4.2.4　道路路面檢測　37
4.2.5　開挖量計算　38
4.2.6　D8算法　41
4.3　方法實現(xiàn)和驗證　42
4.3.1　軟件測試平臺　42
4.3.2　數(shù)據(jù)描述　42
4.3.3　道路幾何計算　43
4.3.4　流域估算結果　47
4.4　結果討論和驗證　50
4.4.1　結果討論　50
4.4.2　基于第二組數(shù)據(jù)的試驗驗證　52
4.4.3　進一步驗證建議　55
4.5　本章小結　55
第5章　城區(qū)和行道樹的單木分割　57
5.1　引言　57
5.2　相關工作及創(chuàng)新性　58
5.2.1　基于點的方法　59
5.2.2　基于體素的方法　60
5.2.3　創(chuàng)新點　61
5.3　基于鄰接體素的單木分割方法　61
5.3.1　數(shù)據(jù)預處理　61
5.3.2　體素化　63
5.3.3　相鄰單元的聚類　63
5.3.4　種子單元的選擇　63
5.3.5　單木分割　64
5.3.6　整體質量分析　70
5.3.7　預計計算量　70
5.4　算法評估　71
5.4.1　不同載荷同一場景　71
5.4.2　同場景同載荷不同體素大小　72
5.4.3　樹干被遮擋的樹木　74
5.4.4　陡峭地形的樹木　75
5.4.5　不同連接方向的樹木　76
5.4.6　與地面真值的交叉驗證　78
5.5　本章小結　81
第6章　路邊交通設施的自動識別　82
6.1　引言　82
6.2　相關工作　83
6.2.1　基于模型擬合的方法　84
6.2.2　基于語義的方法　85
6.2.3　基于形狀的方法　86
6.3　原理與方法　87
6.3.1　預處理　87
6.3.2　體素化　89
6.3.3　聚類和選擇候選聚類　90
6.3.4　構建SigVox描述算子　90
6.3.5　描述算子匹配　94
6.3.6　相似度評估　97
6.4　結果與評估　98
6.4.1　實驗數(shù)據(jù)　98
6.4.2　點云預處理　100
6.4.3　非地面點的體素化和鄰接體素聚類　101
6.4.4　目標識別　102
6.4.5　目標識別結果評估　107
6.4.6　方法分析與展望　109
6.5　本章小結　111
參考文獻　112
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