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铁路轨道信息提取及应用的研究现状的文献综述车载LiDAR系统搭载在列车上，沿着列车行进方向对周围环境进行扫描，运营维护过程中需重点监测的对象，有必要将其从原始点云数据中提取出来。轮廓特征利用钢轨点与非钢轨点在球状邻域高差和反射强度上的差异提取钢轨点云。Arastounia¹91基于球状邻域高差特征，了提取。Arastounial²0使用灰度图像匹配的方法对先前的方法19进行了改进，通过将手动提取的1m钢轨点云数据转换成灰度图像模板与钢轨点云进行匹配，剔轨点云的提取精度。Zhoul²1等人基于移动激光扫描系统采集的三维采用一种由粗提取到精提取的分步提取方法对隧道限界范围内的钢轨点云进行了提取。Sánchez-Rodríguez122]等人利用移动测图系统扫描获取铁路场景中的LiDAR系统采集获取的点云数据快速提取铁路的可能性，并基于移动激光扫描车载LiDAR钢轨点云提取算法，其实验结果表明该方法能够正确提取铁路全线采集的POS数据应用于铁路场景点云滤波中，实现了轨道点云的分割，在此基的轨道中心线应用于既有铁路平面线形拟合与优化中。张进杰1271分析了车载LiDAR点云数据处理中几种常用的分割方法的原理及不足，结合铁路复测的要提出了一种基于POS线投影的铁路横断面轨顶点点云提取算法，并针对铁路接参考文献[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.of

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