基于属性匹配及空间位置约束的桥梁变更表生成方法

针对交通领域中现有桥梁变更表生成方法需要大量人工核查、效率低的问题,基于桥梁属性匹配及空间位置约束对变更前后桥梁进行匹配可靠性评价,根据实际需要只对评价分值较低的桥梁进行人工核查,从而极大地提高了桥梁变更表的生成效率及准确性。以某省两年桥梁数据为例生成桥梁变更表,结果表明:本文提出的算法在最大限度减少人工核查量的前提下,显著提高了桥梁变更表的生成效率。     

利用张量投票的机载LiDAR点云道路骨架线提取

针对机载LiDAR数据中道路骨架线检测存在的噪声干扰问题,结合道路多层特征显著性,提出了一种基于道路最大宽度快速确定最小尺度因子的张量投票道路骨架线提取方法。将预处理后三维道路点云转化成二维强度图像,最小尺度因子参与图像球张量投票,利用极性特征分割道路边缘点;为了进一步增强道路线状特征,利用新的最小尺度因子再次进行球张量投票和棒张量投票,填补道路空洞,顺滑道路边界;细化处理获取道路骨架线。与数学形态学方法相比,该方法在噪声背景的道路数据中提取的道路线精度更高。     

基于深度学习的点云语义分割研究综述

近年来,深度传感器和三维激光扫描仪的普及推动了三维点云处理方法的快速发展。点云语义分割作为理解三维场景的关键步骤,受到了研究者的广泛关注。随着深度学习的迅速发展并广泛应用到三维语义分割领域,点云语义分割效果得到了显著提升。主要对基于深度学习的点云语义分割方法和研究现状进行了详细的综述。将基于深度学习的点云语义分割方法分为间接语义分割方法和直接语义分割方法,根据各方法的研究内容进一步细分,对每类方法中代表性算法进行分析介绍,总结每类方法的基本思想和优缺点,并系统地阐述了深度学习对语义分割领域的贡献。然后,归纳了当前主流的公共数据集和遥感数据集,并在此基础上对比主流点云语义分割方法的实验结果。最后,对语义分割技术未来的发展方向进行了展望。