功能性规则约束下的三维点云道路设施语义标注

三维场景的语义标注研究是机器视觉、摄影测量以及机器学习等领域的热门研究课题.但基于移动激光扫描数据的道路设施精确解释仍处于瓶颈期.提出一种基于逻辑关系和功能性对道路设施进行语义标注的新方法,先总结制定道路设施相关的特征符号和规则,再根据所定义的规则功能对点云数据进行语义标注.基于该方法对国内某中等城市道路点云数据进行了相当详尽的解释,正确提取了93%的杆状物体,并全部正确识别.对于杆状物体的附件(如灯头、交通标志等),基本正确识别且有效标记.与改进的RANSAC算法相比,该方法提供了一个较好的解决方案,有助于在城市环境中自动绘制详细的道路设施.国家自然科学基金(41771439);;国家重点研发计划项目(2016YFB0502300);;江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX18_1206