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车载激光点云道路场景可视域快速计算与应用.docx
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2022-11-30
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车载激光点云道路场景可视域快速计算与应用.docx
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城市环境是由建筑物、道路及其附属设施、民众等共同构成的一个复杂的动态系统。
基础设施的科学安置对城市的高效运作至关重要,故科学高效的城市空间分析必不可少,
而可视域计算是空间分析的一个重要组成部分
[1]
。道路是城市中人、车流量最大的场景,
其主要由行人、机动车、道路地物要素(交通标志牌、交通信号灯、行道树、路灯、道路
等)构成,道路系统中的任何一个要素出现异常都可能导致交通事故。交通事故原因主要分
为驾驶员违规驾驶的主观原因和道路基础设施安置不当的客观原因
[2]
,由于基础设施安置
不当导致事故时,成因之一则是交通标志牌被遮挡造成道路信息获取不足。当机动车位于
交通标志的通视盲区时,驾驶员或视觉传感器无法获取完整的交通标志信息,因而不能及
时作出正确合理的决策,有可能导致交通事故的发生
[3-7]
。还有部分交通事故是由夜晚道路
照明不良所导致,夜间树木对路灯光线的遮挡导致道路照明状况不佳,严重影响夜间行车
安全
[8]
。综上所述,对道路环境中相关地物的可视域计算与分析至关重要。
1. 空间可视域分析
通视分析首先出现在军事领域中,随着经济与技术的发展,其在无线电通讯及空间规
划领域也得到了广泛应用。由于其原理简单、应用范围广,几乎所有的 GIS 软件都有可视
域计算功能,但对于大范围、遮挡严重的城区环境,可视域计算仍然面临很大挑战。
GIS 可视域计算基本分为 3 类:(1)两点之间的通视计算;(2)可视域计算;(3)视点能
见度计算。总体来说,传统的可视域计算方法首先对三维模型如数字高程模型(digital
elevation model,DEM)、数字地形模型(digital terrain model,DTM)等插值,构建满足精
度要求的格网;然后在模型中添加建筑物、植被等图层;最后计算给定视点的可视域
[9]
。
然而,目前三维模型构建的自动化水平、精度和完整度等很难满足城区环境可视域分析的
要求。车载激光扫描系统可以高速度、高密度、高精度地获取道路及两侧地物的三维坐标
和属性信息(如反射强度、回波波形等),在无需建模的情况下直接对地物目标进行可视域
分析,为大规模城市场景可视域计算与分析提供了一种全新的技术手段
[10]
。目前,基于激
光点云的城市场景可视域计算方法主要包括基于面元
[11-12]
、基于体素与基于 HPR(hidden
point removal)的方法
[13-14]
。基于 DEM 面元的可视域计算一般需将已经生成的 DEM 规则
格网化,而直接对格网遍历计算,效率非常低下。为加速计算,文献[11]通过构建金字塔
四叉树空间索引实现格网的快速查找索引,在提高查找、计算效率的同时,也带来了数据
冗余的问题;同时,可视域计算结果的精度会受到格网分辨率的影响。文献[12]基于三角
网面片计算可视域,三角网对地物表面的描述精度高于基于 DEM 插值形成的格网,其通
过切片算法计算地形可视域。基于面元的可视域计算一般需要根据点云构建目标表面的三
角网或规则 DEM 面片,而构建组织三角网、DEM 是一项非常耗时的工作。基于 HPR 的
可视域计算首先将视场范围内的点云根据到视点距离的反比关系映射到反转空间,并在映
射空间中构建凸包,落在凸包表面的点即为原始可视点
[13]
。基于 HPR 的方法不需要构建
地物表面三角网,可以直接计算出视点视场内的可视域,但需要求解凸包。道路环境点云
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