主讲人：陈思耘

时间：2025年4月28日14:40-15:20

地点：讲堂群103

主讲人简介：

陈思耘，女，博士，讲师，河北科技大学信息学院计算机系，从事深度学习与三维激光点云、可见光遥感数据等结合的智能算法研究，在空间信息智能化处理方面取得了一系列研究进展，发表SCI论文10余篇，其中，以第一作者发表Top论文3篇，获得授权发明专利5项，参与国家自然科学基金1项，北京市自然科学基金2项。

内容摘要：

随着互联网、大数据和通信技术的进步，人们对于道路信息获取和应用的需求与日俱增。准确获取道路的空间与属性信息对城市规划、交通管理、GNSS导航等领域具有重要意义。车载移动测量系统是获取道路数据的重要手段，然而从无结构的车载移动测量数据至包含道路结构化信息的测绘成果转化面临人工成本高和自动化程度低的难题，解决问题的关键在于从车载移动测量数据中智能提取道路要素。本报告基于国产化车载移动测量系统采集的激光点云和全景影像，针对道路场景中的多要素提出有效和鲁棒的提取方法，然后将道路要素的结构化信息集成于实体三维模型软件构建系统，以及分析其应用成效。研究内容对于道路场景的有效理解和自动识别具有重要理论价值，也能为满足新时期的基础测绘任务和需求提供有力技术支撑。