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车载激光扫描近年来被广泛应用于道路环境信息提取及道路三维模型重建方面等工作,然而由于测量数据中包含目标种类繁多、点云数据量大,仍然需要大量的人工处理步骤以实现道路标线等目标的提取,已有研究所提出的自动化目标提取算法在实用性上仍不成熟。基于车载激光点云,利用标线点云的空间分布特点及反射强度信息,结合行车轨迹及标线的位置、高程特征,提出了一种能快速提取道路标线的方法。首先基于点云反射强度指标建立Logistic回归模型,以选取合适的阈值进行标线点分类。其次,利用行车轨迹及标线点的位置、高程特征建立圆柱体搜索区域,并且进行定步长迭代式的标线点搜索。最后,对搜索结果进行分段式最小二乘法拟合并将其转换为CAD三维多段线,从而得到道路标线提取结果。该方法中采用的Logistic回归模型兼顾了标线点的提取率和误判率两大指标,在保证足够提取率的同时,使得误判率尽量低。所提出的定步长迭代式的搜索方法具有极强的适应性,在标线不清晰甚至较大面积缺失的情况下也能准确地提取出道路标线。以Topcon公司生产的IP-S2移动测绘系统为例的试验结果表明:该算法能高效、稳定地提取道路标线、提取精度,以符合工程实践需要。 相似文献
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通过对大量公路景观图像的研究,运用心理物理模式中的SBE方法对景观图像进行了总体评价,同时提取了图像特征信息;运用数理统计中的多元回归、相关分析和聚类等方法建立了关联模型,分析了人类视觉特性和公路景观总体评价值之间的关系.研究结果表明:跨线桥对公路景观影响最为显著,中央分隔带绿化对美景度值无显著性影响,两侧绿化面积比在17.2之间最为适宜,高美景度景观的图像主色彩(蓝、灰、绿)比例宜为3:4:3. 相似文献
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高速公路港湾式紧急停车带间距会影响驾驶行为及行车安全,目前国内外尚未有对港湾式紧急停车带间距与驾驶行为的关系进行研究,为了研究两者的相关性,利用大型8自由度高仿真驾驶模拟实验平台展开实验研究.实验选取15名驾驶员,在250~1 500 m(间隔为250 m)的间距水平下记录其驾驶行为.单因子方差检验结果表明,对横向偏移及速度的检验p值均远远小于0.05(p=5.3e-06<0.05;p=1.7e-13<0.05),表明港湾式紧急停车带不同间距水平与车辆横向偏移量、速度显著相关.港湾式紧急停车带间距水平为750 m时,驾驶员横向偏移量(偏移量O=0.657 m)较小,车辆的横向稳定性最好,同时此间距水平下的车辆运行速度(速度V=96.99 km/h)也最接近设计速度,驾驶行为较为协调;超过1 000 m后,横向偏移量及速度不再明显变化,间距对驾驶行为的影响较弱.实验中模拟道路场景为单一平直路段,未来可考虑研究复杂场景下(存在线形组合、交通流)港湾式紧急停车带间距与驾驶行为的关系. 相似文献
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山区公路弯道的事故率往往高于普通路段,驾驶人由于视距等原因对弯道风险产生识别模糊的现象,基于此提出了一种弯道预警方法.针对山区公路上行驶前方是否为弯道进行预警,以前车的驾驶状态和环境因素为依据进行建模,为后车提供有效的信息以完成信息的链式传递.分析了速度和三向加速度与弯道条件的关系,通过频率分布图与相关系数的计算,从统计学的角度说明了4个变量作为模型自变量的可行性.同时考虑到驾驶人的性格等个人因素的影响,以历史数据为基础,利用以处理时序数据见长的Elman递归神经网络构建预警模型,并将该模型与二元逻辑回归、BP神经网络等方法进行对比,其准确率达到85.59%,验证了模型的有效性. 相似文献
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