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车载LiDAR技术及其数据处理的研究现状文献综述近年来逐渐兴起了一种激光探测和测距(Light动激光扫描技术以及地面激光扫描技术。其中，机载LiDAR系统的设备和数据处理技术都发展的较为成熟，可快速获取大范围内高精度的三维地面点云数Indicator,DMI)、惯性测量单元(InertialMeasurementUnit,IMU)、里程计电力线等基础设施表面的激光扫描数据、三维空间位置和纹理等信息。车载LiDAR系统具有数据采集速度快、测量精度高、自动化程度高以及信息获取全面等优点，目前已经在铁路侵限检测4、铁路轨道建模51、隧道变形监测[6、建Trimble公司的MX系列以及Applanix公司的LandMark系统，加拿大Optech公当前车载LiDAR技术在系统设备集成方面的研究已经趋于成熟，但针对LiDAR点云数据处理方法的研究则相对滞后。通过LiDAR系统扫描获取大量的实现了城市道路场景中不同类型杆状地物的分类提取。方莉娜11等人以车载LiDAR点云数据为研究对象，利用坡度、高程和点密度构建路坎模型，实现了提取建筑物特征。李艳红151基于知识和特征图像，提出了分层投影、叠加分析的行道树车载点云分类方法。吴俣16等人利用车载三维激光数据快速采集系统究。杜黎明17]等人采用移动激光扫描设备获取地铁隧道表面点云数据，基于原参考文献[1]YangBS,FangLN.AutomatedRemoteSensing,2014,7(12):4750-476[2]KaleliF,AkgulY.S.Vision-basedrailroadtrackextractionusingdynamicprogramming[C].InternationalIEEEConferenceonIntel[3]SawadisaviS,EdwardsJ,E.Resendiz,J.Hart,C.Barkan,andN.Ahujinspectionofrailroadtrack[C].inProc.Transp.Res.Board88thAnnu.Meeting,2009.绘学报，2020,49(6):724-735.pointclouds[J].JournalofRemoteSensing,2012,16(2):286-255,75-77.[18]TanB,ZhongRFandLiQ.ObjectsclassificationwithveJournalofRemoteSensing,2012,16(1):50-66.Data[J].RemoteSensing,2015,7,14916-14938.

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