閆兆進(jìn)，孟麗娜

(1.山東科技大學(xué) 測繪科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266590；2.中國民航大學(xué) 機(jī)場學(xué)院，天津 300300)

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基于直線特征檢測的道路邊線自動(dòng)提取方法

閆兆進(jìn)1，孟麗娜2

(1.山東科技大學(xué) 測繪科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266590；2.中國民航大學(xué) 機(jī)場學(xué)院，天津 300300)

針對(duì)如何從車載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)中快速、準(zhǔn)確地提取道路邊線的問題，本文提出一種基于直線特征檢測的道路邊線自動(dòng)提取方法。首先對(duì)原始點(diǎn)云進(jìn)行地面濾波，刪除非地面點(diǎn)，獲取包含道路信息的地面點(diǎn)云，接著把點(diǎn)云投影到二維圖像上，根據(jù)反射強(qiáng)度獲得平均強(qiáng)度圖像，對(duì)平均強(qiáng)度圖像進(jìn)行LSD直線檢測，獲得道路邊線的直線段，然后進(jìn)行直線連接，把檢測出來的短線段連接成長直線，最后根據(jù)直線特征提取出道路邊線，并且利用定量指標(biāo)對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行定量分析。實(shí)驗(yàn)證明，該方法提取的道路邊線具有較高的準(zhǔn)確率和完整性。

車載激光掃描；點(diǎn)云；道路邊線；自動(dòng)提?。籐SD直線檢測；定量分析

車載移動(dòng)測量采集的點(diǎn)云信息數(shù)據(jù)量十分龐大，給道路邊線的自動(dòng)提取帶來巨大挑戰(zhàn)[1]。為了快速、高效地提取道路邊線，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量研究，提出了很多方法。DC Hernandez 等利用聚類分析和隨機(jī)一致性算法直接識(shí)別路面[2]，但由于原始點(diǎn)云中存在大量冗余信息，導(dǎo)致算法耗時(shí)較長且精度較低；Yeonsik Kang等使用卡爾曼濾波器提取道路邊界信息[3]，但需要設(shè)置多個(gè)檢測閾值，計(jì)算較復(fù)雜；譚賁等根據(jù)車行軌跡和相同掃描線上相鄰點(diǎn)之間的斜率來提取路面[4]；王果等通過比較點(diǎn)云鄰域來提取高速公路的道路邊線[5]；魏雙全等利用先驗(yàn)知識(shí)從點(diǎn)云中提取道路信息[6-7]，通過行車軌跡提取道路主軸線，然后以主軸線為基準(zhǔn)進(jìn)行平面生長?，F(xiàn)有的研究方法中很少對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行量化評(píng)估，然而在道路網(wǎng)建設(shè)工程中，精度是必須考慮的指標(biāo)。針對(duì)上述問題，本文提出一種基于直線特征檢測的道路邊線快速提取方法，并且利用準(zhǔn)確率(Accuracy Rate，AR)、完整率(Completion Rate，CR)和F-Measure三個(gè)定量指標(biāo)對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行定量分析。實(shí)驗(yàn)證明，本文提出方法具有非常高的精度。

1 道路邊線自動(dòng)提取算法

首先對(duì)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行地面濾波，接著對(duì)濾波后的點(diǎn)云進(jìn)行投影，得到平均強(qiáng)度圖像，同時(shí)利用LSD直線檢測算法檢測強(qiáng)度圖像中的直線段，通過直線連接把檢查出來的短線段連接成長的直線，最后通過直線特征匹配檢測出道路邊線，并且對(duì)提取出來的道路邊線進(jìn)行定量分析。本文算法的流程如圖1所示。

1.1 地面濾波

由于車載移動(dòng)測量系統(tǒng)采集的是離散分布的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)量十分龐大，為了在道路邊線提取過程中減少算法的處理時(shí)間和保證提取結(jié)果的精度，在進(jìn)行道路邊線提取之前，首先對(duì)原始點(diǎn)云進(jìn)行地面濾波，去除非地面點(diǎn)，只保留包含道路信息的地面點(diǎn)數(shù)據(jù)。

圖1 算法流程

由于基于坡度的濾波算法[8-10]計(jì)算簡單、適應(yīng)性強(qiáng)易于實(shí)現(xiàn)，因此采用基于坡度的濾波方法實(shí)現(xiàn)對(duì)原始點(diǎn)云的濾波處理?；谄露鹊臑V波方法，其基本思想是對(duì)于給定的坡度閾值，隨著兩個(gè)激光點(diǎn)之間距離的臨近，激光點(diǎn)的高程越大屬于地物點(diǎn)的可能性就越大[11]。假設(shè)E為原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)集，D為地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)集，則滿足式(1)的點(diǎn)就為地面點(diǎn)，即

D={xi∈E|?xi∈E:hxi-hxj≤

Δhmax[d(xi,xj)]}.

(1)

式中:xi,xj為原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)集中的任意點(diǎn);hxi,hxj分別為點(diǎn)xi和xj的高程值，Δhmax[d(xi,xj)]為濾波核函數(shù)，即兩點(diǎn)間高差的閾值。該方法主要是通過比較兩個(gè)激光點(diǎn)之間高差的大小，來判斷待定點(diǎn)是否為地面點(diǎn)。本文實(shí)驗(yàn)中設(shè)置的坡度閾值為0.2 m，判斷距離設(shè)為3 m。原始點(diǎn)云的高程渲染圖如圖2(a)所示，地面濾波之后的點(diǎn)云高程渲染圖如圖2(b)所示。

圖2 處理過程結(jié)果

1.2 生成平均強(qiáng)度圖像

為了進(jìn)一步減小道路邊線提取的難度，本文把三維點(diǎn)云投影到二維圖像上進(jìn)行處理，并且根據(jù)每個(gè)點(diǎn)的反射強(qiáng)度生成強(qiáng)度圖像。為了避免點(diǎn)云在投影之后產(chǎn)生仿射變形，采用等間隔采樣進(jìn)行投影，即在X方向和Y方向的采樣間隔相同。得到點(diǎn)云平均強(qiáng)度圖像的步驟：

1)遍歷點(diǎn)云數(shù)據(jù)集中所有的點(diǎn)，記錄下X坐標(biāo)和Y坐標(biāo)的最大、最小值，即xmax，xmin，ymax和ymin；

2)計(jì)算投影圖像的大小。投影圖像的長度H為ymax和ymin的差值，即Y方向的范圍；投影圖像的寬度W的xmax和xmin差值，即X方向的范圍；

3)格網(wǎng)分塊。按照步長l把投影圖像劃分為不同的格網(wǎng)，對(duì)于任一點(diǎn)(x,y,z)，其對(duì)應(yīng)的格網(wǎng)行列號(hào)的計(jì)算

(2)

式中:r為格網(wǎng)行號(hào)，c為格網(wǎng)列號(hào)，(int)表示取整運(yùn)算。

4)平均網(wǎng)格內(nèi)所有點(diǎn)的強(qiáng)度。遍歷格網(wǎng)分塊后的所有網(wǎng)格，如果網(wǎng)格內(nèi)點(diǎn)的個(gè)數(shù)大于0，則把該網(wǎng)格中的所有點(diǎn)的強(qiáng)度用其平均強(qiáng)度來代替；如果網(wǎng)格內(nèi)點(diǎn)的個(gè)數(shù)等于0，則跳過。平均強(qiáng)度IE的計(jì)算

(3)

式中:Ixi表示該點(diǎn)原始的強(qiáng)度值，n表示該網(wǎng)格內(nèi)包含點(diǎn)的總數(shù)。

5)生成平均強(qiáng)度圖像。根據(jù)平均后的強(qiáng)度進(jìn)行重采樣，得到平均強(qiáng)度圖像。生成的平均強(qiáng)度圖像如圖2(c)所示。

1.3 LSD直線檢測

LSD直線檢測算法由Von Gioi等最早提出[12]，同傳統(tǒng)的Hough變換直線檢測算法相比，LSD算法主要有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：一是檢測過程中不依賴于參數(shù)，更適合進(jìn)行自動(dòng)檢測；二是檢測速度快，能在較短時(shí)間內(nèi)獲得亞像素級(jí)的結(jié)果；三是錯(cuò)檢率低，更適合在復(fù)雜場景中應(yīng)用[13]?；谏鲜鰞?yōu)點(diǎn)，因此本文選擇用LSD算法來檢測線段，而不是利用Hough變換進(jìn)行直線檢測。

LSD直線檢測后的結(jié)果如圖2(d)所示。從圖中可以看出，經(jīng)過LSD直線檢測處理后，檢測出來的線段會(huì)在道路連接處出現(xiàn)斷裂，造成檢測的道路邊線不是一條長直線，而是多條短線段，這是因?yàn)長SD算法以梯度特征為基礎(chǔ)，因此在道路連接處形成斷裂，所以需要把檢測得到的短線段進(jìn)行直線連接形成長直線。

1.4 直線連接

直線連接的基本原理是比較兩條直線段之間的相對(duì)關(guān)系(如共線性和接近度等)，如果滿足一定的條件就把這兩條短線段連接成一條長直線。接近度用兩條直線段之間的最短距離來衡量；共線性是指兩條直線段之間的接近度已經(jīng)滿足了設(shè)定的閾值，并且它們之間的角度也滿足一定的角度閾值。如圖3所示，假設(shè)屬于道路邊線上的兩條直線段被檢測出來，分別命名為線段AB和CD。連接這兩條線段的四個(gè)端點(diǎn)，假設(shè)連接之后的線段AD為最長的直線，設(shè)線段AB與線段AD之間的夾角為α，線段AD與線段CD之間的夾角為β，如果滿足下列條件，則認(rèn)為線段AB與線段CD是共線的。判別條件：

1)α-β<θ1;

2)α<θ2&β<θ2;

3)AD-AB-CD

其中，θ1和θ2為角度閾值，L為長度閾值。當(dāng)線段AB與線段CD滿足上述條件時(shí)，就用連接后的線段AD代替線段AB和線段CD。經(jīng)過直線連接處理后的道路邊線將變得十分完整，用下一步的提取處理，見圖3。

圖3 直線連接原理

1.5 直線特征匹配

由于道路具有一定的長度，因此可以設(shè)定一個(gè)長度閾值，刪除直線連接后較短的線段，從而減少后續(xù)操作的計(jì)算量，節(jié)省算法的處理時(shí)間。道路邊線總是成對(duì)存在且滿足一定的幾何關(guān)系，根據(jù)道路邊線特定的幾何特征，進(jìn)行直線特征匹配，以此提取出道路邊線。直線特征匹配的條件：

1)兩條長直線的重合度需要滿足一定的閾值；

2)兩條長直線之間的距離需要滿足一定的閾值；

遍歷所有的直線，如果滿足上述條件，則認(rèn)為這兩條直線為道路邊線，然后進(jìn)行輸出。提取出來的道路邊線結(jié)果如圖2(e)所示。

1.6 定量評(píng)價(jià)

為了定量分析提取結(jié)果的好壞，本文選用準(zhǔn)確率、完整率和F-Measure三個(gè)定量指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

準(zhǔn)確率的定義

(4)

式中：ls為提取出來的結(jié)果中屬于道路邊線的長度，le為提取出的結(jié)果中不屬于道路邊線的長度。

完整率的定義

(5)

式中：L為道路邊線的實(shí)際長度，通過人工多次測量取平均值的方式確定。

F-Measure[14]的定義

(6)

式中：α為參數(shù)，AR為準(zhǔn)確率，CR為完整率。F-Measure的值越高，說明試驗(yàn)方法越有效。本文采用α=1的F-Measure公式，即

(7)

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)中所用的數(shù)據(jù)為車載移動(dòng)測量系統(tǒng)采集的城市數(shù)據(jù)，包括道路、建筑物、樹木、電力線等，實(shí)驗(yàn)區(qū)域大小為1 100 m×363 m，共包括18 577 669個(gè)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)區(qū)域包括兩條路段，路段1為居民區(qū)小道，路段2為城市主干道。兩條路段提取出的道路邊線與原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，顯示結(jié)果如圖4所示，兩條路段的定量分析結(jié)果如表1所示。

圖4 提取結(jié)果

路段ls/mle/mL/mAR/%CR/%F?Measure路段1277．364．22291．3598．595．20．968路段2918．9011．941084．8998．784．70．912

由表1可以看出，路段1和路段2的準(zhǔn)確率分別為98.5%和98.7%，證明本文方法無論是在居民區(qū)小道還是城市主干道，道路邊線的提取結(jié)果都具有非常高的精度。同時(shí)看出路段1的完整率比路段2的完整率高了10.5%，這是因?yàn)榫用駞^(qū)內(nèi)的道路車流量較少，城市主干道上車流量較大，導(dǎo)致道路邊線的點(diǎn)云被行駛的車輛遮擋較多，造成路邊完整率下降，因此在數(shù)據(jù)采集過程中，應(yīng)該盡量選擇車流量較少的時(shí)段進(jìn)行作業(yè)。在對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)域的兩條路段進(jìn)行提取時(shí)，F(xiàn)-Measure的值都在0.9以上，證明了該方法的有效性。由于本文采用的車載移動(dòng)測量是以汽車為載體，因此，在相對(duì)狹小的居民區(qū)小道，由于道路寬度限制無法進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，所以該方法主要適用于城市主干道的道路邊線自動(dòng)提取。綜上可知，對(duì)于城市主干道，本文算法在提取道路邊線時(shí)，具有較高的完整率和非常高的精度。

3 結(jié) 論

本文以車載移動(dòng)測量系統(tǒng)采集的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，提出了一種基于直線特征檢測的道路邊線快速提取方法，并且利用三個(gè)定量指標(biāo)對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行了定量分析。通過檢測出的道路邊線與原始點(diǎn)云的疊加顯示，定性說明了提取位置的準(zhǔn)確性；通過計(jì)算實(shí)驗(yàn)區(qū)域內(nèi)兩條路段檢測結(jié)果的準(zhǔn)確率、完整率和F-Measure，定量證明了該方法的精度。實(shí)驗(yàn)證明，無論是定性還是定量分析，本文方法都能從車載移動(dòng)測量道路點(diǎn)云中準(zhǔn)確、高效地提取出道路邊線。另外，路面標(biāo)線也是道路信息的重要組成部分，因此下一步的研究是如何快速、準(zhǔn)確的識(shí)別道路標(biāo)線。

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[責(zé)任編輯：李銘娜]

Automatic extraction method of road sideline based on linear feature

YAN Zhaojin，MENG Lina

(1.School of Geomatics, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China; 2.School of Airport ，Civil Aviation University of China，Tianjin 300300,China)

To quickly and accurately extract the road sideline from vehicle-borne laser point clouds, this paper puts forward an automatic extraction method. First, this paper filters the ground of original point clouds and removes non-ground points to obtain the ground point clouds that contain road information; second, transforms point clouds into 2D image based on average intensity projection; third, detects the road sideline segment edges in image by LSD algorithm; then, the short line segments are connected to the long line through the line connection; finally, extracts road sidelines through the line features. And, the quantitative indicators used in the extraction results are quantitatively analyzed. The experimental results show that this method has high accuracy and integrity.

vehicle-borne laser scanning; point cloud; road sideline; automatic extraction; LSD line detection; quantitative analysis

10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2017.03.009

2016-03-28；

2016-04-28

閆兆進(jìn)(1991-)，男，碩士研究生.

TN957.71

A

1006-7949(2017)03-0042-04

引用著錄：閆兆進(jìn)，孟麗娜.基于直線特征檢測的道路邊線自動(dòng)提取方法[J].測繪工程，2017，26(3)：42-45.