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作者：王亚敏;王竞雪;
单位：辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;
摘要：针对城市道路中弯道、路口等点云分布稀疏区域对细微变化处路坎点提取敏感度低的问题，引入MB-LBP特征将其用于路坎点提取，在9×9窗口内通过结合MB-LBP与路坎的多维几何特征精确提取路坎点。该方法首先对点云数据进行预处理，得到路坎点高度、离散度以及法向量的特征图像。其次，基于3种特征图像分别提取MB-LBP特征，并以此构建多特征MB-LBP识别图像以提取候选路坎点。最后，采用KANN-DBSCAN算法对候选路坎点进行聚类去噪，得到精确的路坎点。为验证该方法的有效性，使用Paris-Lille-3D和Toronto-3D 4组不同类型城市环境的开源数据集进行实验。实验结果表明，针对文章的4组实验数据，路坎点提取的平均精度达到80%以上。该方法在有效自动识别路坎点的前提下，通过充分利用路坎的几何特征和MB-LBP特征增强的覆盖范围，显著提升了弯道、路口等点云分布稀疏区域对细微纹理变化的敏感度，使其在这些区域展现良好的适应性。
关键词：稀疏区域;;MB-LBP;;多特征图像;;KANN-DBSCAN;;聚类去噪
基金资助：国家自然科学基金面上项目(41871379);; 辽宁省兴辽英才计划项目(XLYC2007026);; 辽宁省应用基础研究计划项目(2022JH2/101300273)
