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- 釋正達(dá) 2017-08-04 00:00:00
- 在無人駕駛環(huán)境感知設(shè)備中，激光雷達(dá)和攝像頭分別有各自的優(yōu)缺點(diǎn)。 攝像頭的優(yōu)點(diǎn)是成本低廉，用攝像頭做算法開發(fā)的人員也比較多，技術(shù)相對比較成熟。攝像頭的劣勢，diyi，獲取準(zhǔn)確三維信息非常難（單目攝像頭幾乎不可能，也有人提出雙目或三目攝像頭去做）；另一個缺點(diǎn)是受環(huán)境光限制比較大。 激光雷達(dá)的優(yōu)點(diǎn)在于，其探測距離較遠(yuǎn)，而且能夠準(zhǔn)確獲取物體的三維信息；另外它的穩(wěn)定性相當(dāng)高，魯棒性好。但目前激光雷達(dá)成本較高，而且產(chǎn)品的Z終形態(tài)也還未確定。 就兩種傳感器應(yīng)用特點(diǎn)來講，攝像頭和激光雷達(dá)攝像頭都可用于進(jìn)行車道線檢測。除此之外，激光雷達(dá)還可用于路牙檢測。對于車牌識別以及道路兩邊，比如限速牌和紅綠燈的識別，主要還是用攝像頭來完成。如果對障礙物的識別，攝像頭可以很容易通過深度學(xué)習(xí)把障礙物進(jìn)行細(xì)致分類。但對激光雷達(dá)而言，它對障礙物只能分一些大類，但對物體運(yùn)動狀態(tài)的判斷主要靠激光雷達(dá)完成。
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優(yōu)勢
TB級點(diǎn)云數(shù)據(jù)可視化編輯
支持不抽稀加載＞1000基桿塔原始數(shù)據(jù)
多種點(diǎn)云顯示模式，地物類別清晰機(jī)器學(xué)習(xí)點(diǎn)云分類
桿塔、導(dǎo)線、植被等關(guān)鍵地物自動分類
分類精度隨著樣本數(shù)據(jù)庫的豐富而不斷提高jing準(zhǔn)計算危險樹木砍伐量
支持對危險區(qū)域內(nèi)樹木進(jìn)行單木分割
快速檢測出危險樹木棵數(shù)、位置、高度、冠幅等信息模擬工況 科學(xué)預(yù)警
基于掛點(diǎn)位置自動進(jìn)行電力線矢量化
樹木倒伏及生長模擬
電力線大風(fēng)、覆冰、高溫工況模擬實時工況
對危險區(qū)域內(nèi)的樹木進(jìn)行單木分割，快速檢測出侵犯電力線路凈空的危險樹木的棵數(shù)、位置、高度、冠幅等信息，jing準(zhǔn)計算出檔位下的危險樹木砍伐量。
（彩色顯示為植被危險點(diǎn)單木分割的效果）
模擬工況：樹倒、樹生長模擬
樹生長危險點(diǎn)檢測
實時量測：樹木距離電力線距離8.49米 模擬桉樹生長：桉樹一年長高約4.5米，1年后距離電力線4米
樹倒危險點(diǎn)檢測
模擬工況：大風(fēng)、覆冰、高溫模擬
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