[发明专利]基于图结构的车载激光点云道路标线识别方法有效
| 申请号： | 201910484566.9 | 申请日： | 2019-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN110210415B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 方莉娜;王爽;黄志文;罗海峰;赵志远;陈崇成 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/02 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市闽*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于图结构的车载激光点云道路标线识别方法，包括以下步骤：步骤S1：基于强度校正的标线分割和小尺寸目标提取,基于分割结果提取小尺寸标线对象；步骤S2：根据获得的小尺寸标线对象，基于标线的形状特征和邻域空间结构构建由参考标线指向邻域对象的空间与语义关系图;步骤S3：基于空间与语义关系图，自定义图结构节点与边存储编码规则，构建图结构的特征描述子；步骤S4：根据图结构的特征描述子，构建并训练深度神经网络；步骤S5:利用训练后的深度神经网络从车载激光点云目标分割结果中直接提取不同类型的标线。本发明能够实现对复杂城市场景中多类型标线的自动识别与精细分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 结构 车载 激光 道路 标线 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于图结构的车载激光点云道路标线识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集路面点云数据，并基于强度校正的标线分割和小尺寸目标提取,基于分割结果提取获得小尺寸标线对象，并作为参考标线对象；步骤S2：根据获得的小尺寸标线对象，基于标线的形状特征和邻域空间结构构建由参考标线指向邻域对象的空间与语义关系图；步骤S3：基于空间与语义关系图，自定义图结构节点与边存储编码规则，构建图结构的特征描述子；步骤S4：根据图结构的特征描述子，构建并训练深度神经网络；步骤S5:利用训练后的深度神经网络从车载激光点云目标分割结果中直接提取不同类型的标线。
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