基于机载LiDAR点云的道路提取方法研究的任务书.docx

基于机载LiDAR点云的道路提取方法研究的任务书
任务书
任务名称：基于机载LiDAR点云的道路提取方法研究
任务背景：
自动驾驶、智慧交通等领域对于道路信息的高精度、实时性和全面性的需求日益增加。机载LiDAR技术作为高效、高精度、非接触式的测量手段，为解决这一需求提供了有力支撑。
本项目旨在基于机载LiDAR点云，研究和探索适用于道路提取的方法，并实现道路信息自动化的精准提取，进一步提升交通领域的信息化应用水平和智能化发展。
任务目标：
1.研究并掌握机载LiDAR点云道路提取的基本原理和技术。
2.研究机载LiDAR点云道路提取算法，包括点云预处理、离散化和分类、区域生长等相应过程。
3.实现针对道路点云数据的自动化提取，包括垂直高程聚类、地面过滤和道路区域提取等。
4.对提取的道路信息进行可视化展示和定量评估，验证算法的有效性和准确性。
任务内容：
1.国内外技术研究文献阅读和调研，研究机载LiDAR技术的基本原理和典型的道路提取方法，总结机载LiDAR道路提取技术的现状和发展趋势。
2.根据国内外技术研究现状和目前应用需求，设计机载LiDAR点云道路提取算法，包括点云预处理、离散化、点云分类、区域生长算法等。
3.基于C++等语言，编写道路提取算法程序，并对程序进行优化和调试。
4.选用合适的机载LiDAR数据集，进行实验测试，同时对提取的道路信息进行可视化展示和定量评估，验证算法的有效性、准确性和可靠性。
5.根据实验结果和评估数据，对道路提取算法进行分析、改进，并进一步优化道路提取算法。
6.撰写论文并进行撰稿和论文修改。
预期成果：
1.研究报告，包括机载LiDAR点云道路提取的基本原理、典型方法，提出并验证自己的方法，并对比分析不同方法的优缺点。
2.程序源代码，并配有详细的注释和程序文档。
3.实验数据集，包括点云数据、道路提取结果数据、可视化展示数据。
4.英文论文或中文论文（不少于4000字），详细描述研究过程、方法、实验和结果，并提交至国际学术期刊或交通领域学术会议等专业媒体。
任务时间：
本研究任务预计周期为6-8个月，具体时间安排如下：
第1-2个月：开展文献调研和算法设计。
第3-4个月：编写道路提取算法程序，并进行实验和评估。
第5-6个月：分析实验结果，撰写研究报告和论文，并提交考核。
第7-8个月：完成论文修改、翻译和投稿工作。