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本文提出一种基于SVM与图匹配相结合的车载激光点云道路标线识别方法。该方法基于标线点云分割对象,利用Hu不变矩、实心形状上下文(SSC)、最小外包矩形(MBR)面积和延展度构建形状特征向量,采用SVM进行道路标线粗分类。针对粗分类结果,构建能够精确描述空间语义信息(如局部区域内标线间的排列、方向、距离)的图结构,通过图匹配方法优化粗分类结果,完成直行箭头、人行横道预告标识线、单向转向箭头、双向转向箭头、虚线型标线、斑马线共六类道路标线的精确识别。本文实验采用4份不同场景车载激光点云数据,实验结果中6类标线分类的准确率分别达100%、100%、94.12%、100%、94.94%、99.25%,...
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地球信息科学学报
Year： 2019
Issue： 07
Volume： 21
Page： 994-1008
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