目录
- 1. 应用背景
- 点云矢量建模特征提取
- 1. 路面标识线自动提取
- 2. 交通标志牌自动提取
- 3.护栏、路缘石自动提取
- 4.路面矢量高程自动纠正
- 属性及编码计算
- 1.里程桩号自动计算
- 2.单体化要素自动编码
- 公路三维实景模型自动化建模
1. 应用背景
随着“数字交通强国”建设的不断深入,高精度的道路三维地理信息数据在其中扮演的角色愈发重要。道路三维移动测量系统是一种新型的测绘装备,能够快速、高效率的获取道路路面、路基、沿线设施、地形等高精度三维空间数据和属性数据,构建道路数字化管理基础大数据,可为公路改扩建、路产管理、高精度地图导航、养护巡检及应急指挥等工作提供重要支撑。
交通运输部印发《关于推进公路数字化转型 加快智慧公路建设发展的意见》(以下简称《意见》),推动公路建设、养护、运营等全流程数字化转型。《意见》提出了2027年和2035年的目标,分期实现公路全生命期“一套模型、一套数据”,深度应用数字化技术提升质量和效率,降低运行成本。
科研团队自主研发了点云建模数据处理平台,研究了基于点云与图像的智能化特征提取算法,实现了GIS矢量与BIM模型无缝转换。核心功能包括路面特征提取与建模、护栏、路缘石特征提取与建模、杆牌特征提取与建模、道路矢量属性专题编辑等,可实现道路资产1:1快速数字化建模,综合数据处理效率测算:相比传统人工方法提高50%以上。
点云矢量建模特征提取
使用自主研发的点云数据处理软件,基于激光点云与DOM二三维联动测图功能提取道路路面、标识线、标志牌、监控设施、路灯、路缘石、护栏、交叉口等矢量建模特征。
1. 路面标识线自动提取
可基于点云和DOM影像进行路面标识线的自动化提取,包括:长标线、短标线、斑马线、导流线、减速线等。
2. 交通标志牌自动提取
基于点云与图像融合数据,运用深度学习算法自动提取轮廓及纹理信息。
3.护栏、路缘石自动提取
基于自动生长的护栏、路缘石提取方法,在点云中沿路缘石生长方向自动绘制护栏线、路缘石线。
4.路面矢量高程自动纠正
针对矢量数据高程错误及高程缺失问题,研发基于三维高程基准面的矢量要素投影匹配方法,自动纠正矢量要素高程信息。
属性及编码计算
1.里程桩号自动计算
基于道路中心线和桩号图层,实现各点线面矢量要素的起终点桩号、中心点桩号自动计算。
2.单体化要素自动编码
模型的分类编码参照《公路工程信息模型应用统一标准》(JTG/T 2420—2021)第5章的有关规定进行编制。“实景模型标识码”包含路段编码、桩号、设施识别码、设施顺序码等。
公路三维实景模型自动化建模
针对自动化快速建模需求,研发了公路三维实景模型自动化建模工具,实现GIS矢量数据、属性编码数据与模型的无缝转换。建模工具包括:路面(机动车道、非机动车道、人行道)、标识线(长短标线、导向箭头)、路缘石、标志牌、绿化带及杆设施等。