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作者：张晓鹏;刘如飞;谢永强;李明;马新江;
单位：山东科技大学测绘与空间信息学院;青岛数字世界信息科技有限公司;河海大学测绘科学与工程系;
摘要：针对道路激光标线点云边界特征的过欠分割问题，提出了一种基于角度约束的最小二乘标线边界角点提取方法，实现对标线边界特征的准确提取，从而构成标线轮廓。首先，对原始点云采用OTSU阈值分割将导向标线点云与路面点云分离，并通过基于KD-tree的区域生长优化阈值分割的结果，同时去除离群点，获得标线点云；随后，利用Alpha shapes提取标线轮廓，通过RANSAC算法对特征边界进行分割；最后，通过最小二乘角度约束的平差模型，以获得边界最优的角点，从而构成规则的标线。文章重点讨论了直线-直线边界的边界特征相交以及直线-圆弧边界特征相交两种情况。实验结果表明，与常用的最小二乘拟合相交获取角点的方法相比，该算法在提高效率的同时，能够获得更高边界轮廓线的精度。
关键词：标线点云分割;;Alpha shapes边界提取;;RANSAC边界分割;;最小二乘角度约束
基金资助：国家自然科学基金(42001414);; “菁英计划”科研支持经费(0104060541613)
