数据|三维激光LiDAR点云数据中的路面符号是如何快速提取的?

在城市道路和高速公路中 , 有着各种样式的路面符号 , 如直行箭头、转向箭头、避让行人以及公交车道和限速数字等复杂文字符号 , 这些都是高精地图、新型基础测绘、道路交通改扩建、交通BIM正向设计等项目实施过程中必不可少的组成元素 。
由于道路长度动辄几十公里甚至上百公里 , 通过手动绘制是不现实的 。 首先 , 由于点云数据的密集程度高 , 很难通过人眼去分辨路面符号的轮廓范围 。 其次 , 由于路面符号是三维矢量元素 , 在三维空间进行手动绘图的难度可想而知 。
我们可以利用点云数据中的强度信息来自动提取路面符号 , 这样一来就可以即省时又准确了 。 下面通过一段视频来演示TopoDOT点云数据处理软件快速自动提取路面符号:

数据|三维激光LiDAR点云数据中的路面符号是如何快速提取的?
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指定起点及方向

数据|三维激光LiDAR点云数据中的路面符号是如何快速提取的?
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实标线自动提取完成

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虚标线自动提取完成

数据|三维激光LiDAR点云数据中的路面符号是如何快速提取的?
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标线边线提取

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标线面元素提取

数据|三维激光LiDAR点云数据中的路面符号是如何快速提取的?
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标线轮廓线提取
一、路面符号的提取流程是否简单?
路面符号的提取步骤的确这么简单 , 我们只需:单击符号起点——单击符号终点——单击目标宽度——提取完成 。
二、提取的成果是否准确?
我们可以通过三维视图旋转查看提取成果 , 自动提取的路面符号与点云数据是准确贴合的 , 是真实的三维符号 , 而非二维平面元素 。
三、对点云数据的获取方式是否有要求?
车载移动扫描、站式静态扫描、无人机机载LiDAR扫描、无人机倾斜摄影、背包移动扫描等方式所获取的点云数据统统可以 。 因此 , 无论您在使用哪种先进的实景三维数据获取方法 , TopoDOT都能够实现特征信息的自动提取!
四、点云数据的质量很不好怎么办?
针对一些达不到自动提取要求的点云数据 , 我们也有相应的高效解决办法 。 如果路面符号不完整 , 我们可以使用强度提取功能基于点云数据强度进行筛选后显示 , 以此来区分符号和路面 。 如果路面符号被障碍物遮挡导致没有被扫描到 , 我们也可以通过手动放置或投影等功能快速完成 。

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