title: Using mobile laser scanning data for road modeling automation
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Вальков Вячеслав Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Valkov Vaceslav Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Рязанова Елена Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Razanova Elena Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Виноградов Константин Павлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Vinogradov Konstantin Pavlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:09:27Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:09:27Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 063358
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26170
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: На настоящий момент существуют методы автоматического или полуавтоматического выделения элементов дороги, однако результаты исследований не находят широкого применения в производстве. На практике все действия по векторизации выполняются вручную. Данная работа нацелена на прикладное использование данных МЛС в качестве инструмента для мониторинга состояния и управления транспортной инфраструктурой. Рассмотрены существующие методы автоматизации и описана предлагаемая методика автоматизированного извлечения информации о дорожном полотне и состоянии дорожной разметки по данным мобильного лазерного сканирования. Технология получения слоев дорожного полотна и разметки, основана на преобразовании точек лазерного сканирования в растры интенсивности, их классификации объектно-ориентированным методом и использовании разработанного алгоритма.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Currently, there are methods of automatic or semi-automatic selection of road elements, but the results of research are not widely used in production. In practice, all steps of the vectorization is done manually. This work is aimed at the application of the data of the MLS as a tool for monitoring and management of transport infrastructure. The existing methods of automation and described the proposed method of automated extraction of information about the roadway and the state of road markings according to mobile laser scanning. The technology of obtaining roadway layers and marking is based on the transformation of laser scanning points into intensity rasters, their classification by the method of object based image analysis and the use of the developed algorithm.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Мобильное лазерное сканирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дорога
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дорожная разметка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: моделирование.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Mobile laser scanning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: road
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: road marking
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: modeling.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Using mobile laser scanning data for road modeling automation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматизация моделирования автомобильных дорог по данным мобильного лазерного сканирования
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st063358.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26170/1/st063358.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 10,79 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Razanova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26170/2/reviewSV_Otzyv_Razanova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 888,87 kB