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可量测序列影像的加权整体最小二乘导航
  • ISSN号:0255-8297
  • 期刊名称:应用科学学报
  • 时间:2013.3.30
  • 页码:147-153
  • 分类:U491.21[交通运输工程—交通运输规划与管理;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]河南省交通规划勘察设计院有限责任公司,河南郑州450052, [2]武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉430079
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金项目(41271452);河南省交通科技项目(2012D20)
  • 相关项目:全球卫星导航系统(GNSS)多星座多频数据融合理论与算法研究
中文摘要:

为快速建立道路精确的几何模型,利用车载移动测量系统获取的序列影像开展了道路边线自动提取方法研究。针对不同类型道路边线的特征,提出了一种基于序列影像种子跟踪的道路线自动算法。首先,对不同质量道路影像分别采用基于灰度信息和梯度信息的道路边线边缘检测方法;其次,采用线性回归模型拟合道路边线,以当前帧拟合直线为种子点,提出了基于种子直线的序列影像感兴趣预测方法,在此基础上对下一帧影像道路边线进行跟踪;最后,以高速公路和城市街区道路序列影像为例,开展了道路边线自动跟踪提取试验,结果表明此方法可以达到优于20cm的精度,具有很好的鲁棒性。

英文摘要:

In order to quickly build precise road geometric model, an automatic extraction approach of road boundary line by using mobile mapping system is studied. A road line automatic extraction algorithm using seed tracking with sequence image for different road boundary line features is proposed. First, a road boundary line edge detection method based on gray information and gradient information for different quality images is used. Second, a linear regression model is used to fit the road boundary line. Taking the fitted road line in current image frame as the line seeds, a prediction method of the region of interest (ROI) of the sequence image frames is presented to track the road boundary line in the next image frame. Finally, the road boundary line automatic tracking and extraction experiment is conducted with the proposed algorithm on the selected expressway and street road sequence images. The result shows that the proposed method can achieve the accuracy better than 20 cm with good robustness.

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期刊信息
  • 《应用科学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:上海市教育委员会
  • 主办单位:上海大学 中国科学院上海技术物理研究所
  • 主编:王延云
  • 地址:上海市上大路99号123信箱
  • 邮编:200444
  • 邮箱:yykxxb@departmenl.shu.edu.cn
  • 电话:021-66131736
  • 国际标准刊号:ISSN:0255-8297
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1404/N
  • 邮发代号:4-821
  • 获奖情况:
  • 首届中国高校优秀科技期刊,第2届中国高校优秀科技期刊奖,全国高校优秀科技期刊,中国科技期刊方阵双效期刊,上海市优秀科技期刊,首届《CAJ-CD》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:4747