Background Noise Filtering and Clustering With 3D LiDAR Deployed in Roadside of Urban Environments

激光雷达 聚类分析 噪音(视频) 计算机科学 测距 人工智能 频道(广播) 背景噪声 遥感 中值滤波器 计算机视觉 地理 图像处理 电信 图像(数学)
作者
Jianying Zheng,Siyuan Yang,Xiang Wang,Yang Xiao,Tieshan Li
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [IEEE Sensors Council]
卷期号:21 (18): 20629-20639 被引量:18
标识
DOI:10.1109/jsen.2021.3098458
摘要

Traffic information collection is an important foundation for intelligent transportation systems. In this paper, 3D Light Detection And Ranging (LiDAR) is deployed in the roadside of urban environments to collect vehicle and pedestrian information. A background filtering algorithm, including a mean background modeling to build a background map and a background difference method to filter static background noise points, is proposed for roadside fixed LiDAR facilities. Background points are filtered through the difference between data frames and a multi-level background map, and then there are still a small number of noise points. Aiming to reduce the noise points, a hierarchical maximum density clustering of applications with noise (HMDCAN) algorithm, utilizing both density clustering and hierarchical clustering, is proposed to effectively achieve both noise point filtering and target recognition. We verify our methods in a facility with a 16-channel LiDAR in which background filtering and target recognition are tested with different scenarios, and the accuracy rate is over 97%.
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