基于车载激光点云的道路交叉口检测与识别

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2021年第6期北京时间：

作者：方莉娜，王康

单位：方莉娜,福州大学 地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心, 福州, 35000;福州大学 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室, 福州, 350002;福州大学 数字中国研究院, 福州, 350002,王康,福州大学 地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心, 福州, 35000;福州大学 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室, 福州, 350002;福州大学 数字中国研究院, 福州, 350002

摘要：道路交叉口是道路交通网的重要组成部分, 其位置和类型是高精地图、自动驾驶等应用服务的基础数据.目前研究多关注车载激光点云的道路边界提取, 较少关注道路交叉口类型识别.为此, 本文提出一种基于动态图神经网络的道路交叉口分类方法.首先分析地面超体素的几何和空间分布差异进行提取道路边界点; 然后计算道路边界点曲率, 利用滑动窗口中曲率差异检测道路交叉口; 最后构建动态图神经网络识别出T型和十型道路交叉口.实验采用两份不同车载激光点云数据验证本文方法的有效性, 实验结果表明, 该方法能准确检测绝大多数道路交叉口位置及类型.

关键词：车载激光扫描系统;点云;道路交叉口;深度学习;图神经网络

基金资助：国家自然科学基金(42071446);福建省对外合作项目(2020I0007)