作者：彭宝富; 张同刚汽车提取类型识别相似性指标动态时间规整纵剖面曲线机载lidar点云
摘要：针对机载LiDAR点云在智能交通和城市管理等应用中的汽车提取和类型识别问题,该文提出了基于动态时间规整算法的机载LiDAR点云的汽车提取和类型识别方法。先是采用附加汽车尺寸约束的区域生长算法来分离汽车点云,然后利用动态时间规整算法来评价点云分块纵剖面曲线与标准汽车纵剖面曲线的相似性来识别汽车,判定汽车类型。该方法能够有效提取停放在树下的车辆,判定汽车类型,排除非汽车分块。通过实际机载LiDAR点云数据的车辆识别实验对新方法进行验证,并和面向对象的汽车点云分析算法进行了比较,结果表明新方法准确率提高了10.8%。
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