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申请/专利权人：兰州交通大学
摘要：本发明公开了一种高速公路标线提取方法、装置、设备、介质及产品，涉及点云数据分析技术领域。所述方法是在获取对目标高速公路采集所得的点云数据后，先采用基于深度学习的路面点云分割网络提取得到路面点云数据，然后依次通过点云栅格化处理以及二值化处理，得到路面强度二值化图像，再然后对二值化图像进行前景连通区分析处理，得到多个聚类对象，并针对各个聚类对象，根据对应的最小外接矩形的几何信息，判断对应对象的标线类型是否为实线型标线，若否，还采用边缘模板匹配算法进一步识别出对应的非实标线类型，最后汇总已确定标线类型的所有聚类对象，得到对目标高速公路的标线提取结果，如此可使得提取结果具有高可靠性和高稳定性。
主权项：1.一种高速公路标线提取方法，其特征在于，包括：获取由移动式激光扫描设备对目标高速公路采集所得的点云数据；采用基于深度学习的路面点云分割网络，对所述点云数据进行路面点云提取处理，得到路面点云数据；对所述路面点云数据进行点云栅格化处理，得到路面强度特征图像；对所述路面强度特征图像进行二值化处理，得到路面强度二值化图像；对所述路面强度二值化图像进行前景连通区分析处理，得到多个聚类对象；针对在所述多个聚类对象中的各个聚类对象，根据对应的最小外接矩形的几何信息，判断对应聚类对象的标线类型是否为实线型标线，若否，还采用边缘模板匹配算法进一步识别出对应的非实标线类型，其中，所述非实标线类型是指除实线型标线之外的其它标线类型；汇总已确定标线类型的所有聚类对象，得到对所述目标高速公路的标线提取结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州交通大学 一种高速公路标线提取方法、装置、设备、介质及产品
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