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Auteur Ruilong Wei |
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Double adaptive intensity-threshold method for uneven Lidar data to extract road markings / Chengming Ye in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 9 (September 2021)
[article]
Titre : Double adaptive intensity-threshold method for uneven Lidar data to extract road markings Type de document : Article/Communication Auteurs : Chengming Ye, Auteur ; Hongfu Li, Auteur ; Ruilong Wei, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 639-648 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction du réseau routier
[Termes IGN] filtre adaptatif
[Termes IGN] lidar mobile
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] seuillage de points
[Termes IGN] signalisation routièreRésumé : (Auteur) Due to the large volume and high redundancy of point clouds, there are many dilemmas in road-marking extraction algorithms, especially from uneven lidar point clouds. To extract road markings efficiently, this study presents a novel method for handling the uneven density distribution of point clouds and the high reflection intensity of road markings. The method first segments the point-cloud data into blocks perpendicular to the vehicle trajectory. Then it applies the double adaptive intensity-threshold method to extract road markings from road surfaces. Finally, it performs an adaptive spatial density filter based on the density distribution of point-cloud data to remove false road-marking points. The average completeness, correctness, and F measure of road-marking extraction are 0.827, 0.887, and 0.854, respectively, indicating that the proposed method is efficient and robust. Numéro de notice : A2021-672 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.20-00099 Date de publication en ligne : 01/09/2021 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.20-00099 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98834
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 87 n° 9 (September 2021) . - pp 639-648[article]Exemplaires(1)
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