Detailergebnis zu DOK-Nr. 79000
Extraktion von Fahrbahnmarkierungen aus mobilen LiDAR-Daten (Orig. engl.: Extraction of road lane markings from mobile LiDAR data)
| Autoren |
M. Zeybek |
|---|---|
| Sachgebiete |
0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 6.6 Fahrbahnmarkierungen |
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2675, H. 5, 2021, S. 30-47, 12 B, 5 T, 64 Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr
In der Studie wird eine Methode zur automatischen Extraktion von Fahrbahnmarkierungen aus mobilen Light Detection and Ranging (LiDAR)-Daten vorgestellt. Fahrstreifen und Verkehrszeichen auf der Fahrbahn sorgen für ein sicheres Fahren und unterstützen den Verkehrsablauf auf Autobahnen und anderen Straßen. Mobile LiDAR-Systeme erfassen in kurzer Zeit riesige Datensätze. Um die Datenstruktur und die Merkmalsextraktion zu vereinfachen, ist es für das Verkehrsmanagementpersonal wichtig, die richtigen Methoden anzuwenden. Fahrstreifen müssen sichtbar sein und sind ein wichtiger Faktor für die Verkehrssicherheit der Fahrenden. In der Studie wird eine Methodik zur Extraktion von Merkmalen wie gelückten Linien, durchgehenden Fahrstreifen und Richtungspfeilen auf der Fahrbahn aus Punktwolken entwickelt und implementiert. Die Punktwolkendaten wurden mit dem mobilen LiDAR-System VMX-450 erfasst. Der Alpha-Shape-Algorithmus wird auf einer Punktwolke implementiert und mit der weit verbreiteten Anwendung von Kantenerkennungsverfahren für intensitätsbasierte Rasterbilder verglichen. Die vorgeschlagene Methode extrahiert direkt dreidimensionale und zweidimensionale Straßenmerkmale, um die Qualität von Straßenmarkierungen und räumlichen Positionen mit den erhaltenen Markierungsgrenzen zu kontrollieren. Die Ergebnisse sind auf dem neuesten Stand der Technik und werden mit manuell digitalisierten Referenzmarkierungen verglichen. Die Standardabweichungen wurden für intensitätsbildbasierte und direkte punktwolkenbasierte Extraktionen mit 1,2 beziehungsweise 1,7 cm bewertet und erfasst.