张西童，刘会云，李永强，黄腾达，李有鹏

(河南理工大学 测绘与国土信息工程学院，河南 焦作 454000)



车载LiDAR场景中路灯的提取与识别

张西童，刘会云，李永强，黄腾达，李有鹏

(河南理工大学 测绘与国土信息工程学院，河南 焦作 454000)

摘要：为解决车载LiDAR城市场景中路灯提取和识别问题，文中提出基于样本的路灯提取算法。先通过人机交互的方式提取路灯的样本参数；再依据数学形态学闭运算提取点云场景中疑似路灯的位置，根据样本参数确定疑似路灯范围并提取疑似路灯点云；然后进行路灯样本和疑似路灯点云的匹配；最后，通过建立路灯样本缓冲区实现路灯判断和提取。通过试验验证，算法不仅可以快速自动提取路灯点云，还能完成路灯单一种类的识别。

关键词：车载LiDAR；路灯样本；路灯提取；种类识别

随着智慧城市进程不断推进，管理者对作为智慧城市地理数据基础的三维数字城市地理数据要求越来越高，准确性、丰富性、实时性已成为城市地理数据的主要特点[1-3]。具有快速、高精度、高密度测量特点的车载LiDAR技术不断发展，为精细度高、更新速度快的城市地理数据采集提供技术支持[4-6]。作为城市街道场景中重要地物之一的路灯，是数字城市建设和智慧城市管理的重要对象；面对车载LiDAR获取的大量点云数据，准确、快速提取路灯点云和识别路灯种类是本文的主要研究内容。

当前的研究中，对于路灯的提取，多与行道树、交通标识牌、线杆等归为杆状地物进行提取[7-10]；……