三维激光点云技术是现代地理信息系统（GIS）和自动驾驶领域中的核心技术之一，它通过使用激光雷达（LiDAR，Light Detection and Ranging）设备来获取环境的三维空间信息。车载点云数据，如标题和描述中提及的，是通过安装在车辆上的LiDAR系统收集的，用于描绘道路、建筑物、交通设施等周围环境的精确三维模型。 **3D 三维激光点云数据** 3D激光点云数据是通过激光雷达扫描仪生成的大量三维坐标点集合，每个点代表一个空间位置，具有X、Y、Z坐标值以及可能的其他属性如反射强度、颜色等。这种数据类型广泛应用于测绘、地质、环境科学、城市规划、自动驾驶等多个领域。点云数据能够提供高精度的地形和地表特征，为复杂环境的分析和建模提供了强有力的支持。 **道路数据** 道路数据在三维激光点云中尤为重要，尤其是在自动驾驶和智能交通系统中。通过对道路点云数据的处理，可以提取路面边界、车道线、交通标志、路缘石等关键元素，用于构建高精度的数字地图，支持车辆的自主导航和避障功能。例如，通过点云数据分析，可以识别出路面的坡度、曲率，这对于车辆控制和安全驾驶至关重要。 **LAS 文件格式** .LAS是激光雷达数据的标准文件格式，由美国激光雷达协会（ASPRS）制定。它是一种二进制格式，能够存储点云数据的原始测量值和附加信息，如时间戳、RGB颜色、激光脉冲返回次数等。LAS文件可以有效地存储大量点云数据，并且有多种开源和商业软件支持对其进行读取、处理和分析。 **车载点云** 车载点云数据是通过安装在车辆上的移动LiDAR系统收集的。这种系统通常包括高精度GPS和惯性测量单元（IMU），以确定点云的地理位置和姿态信息。车载点云数据的获取可以实现连续、动态的环境扫描，适用于实时路况监测、道路维护评估和自动驾驶车辆的环境感知。 "三维激光点云车载点云道路点云数据"是一个涵盖了地理信息技术、自动驾驶和数据处理的综合性主题。通过分析和处理.LAS格式的点云数据，我们可以获得道路的详细三维模型，进而推动智能交通系统的进步和自动驾驶汽车的安全行驶。对于迎宾路车载数据的分析，可以进一步提取道路特征，进行道路状况评估、交通流量分析，甚至为自动驾驶算法的训练提供宝贵的数据支持。

在看文章时，常提到北京的五环数据，但这类数据我从网上找了很久都没有找到完善的，索性自己利用2020年全国道路数据进行提取、拓扑等一系列操作生成了这份数据。坐标系是WGS_1984_UTM_Zone_51N。

共16种道路数据类型丰富，既有重复也有相互补充，不失是一份可以考究的资料。 共16种道路矢量数据，下边进行简单介绍，括号内是道路矢量文件名称。 各级矢量道路（城市一级道路【线】、城市二级道路【线】、城市三级道路【线】、城市四级道路【线】） 行政等级道路（高速【线】、国道【线】、省道【线】、县道【线】、乡道【线】） osm来源道路（railways【铁路、轻轨、窄轨、地跌、有轨电车等】、roads【主干道、次干道、支道、高速、人行道、住宅街道、自行车道等】

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#1.雾天道路数据集 #2.去雾数据集

全球1：100万高速及其他道路数据集 shp格式

基于人工特征点匹配的航拍图像粗配准算法 基于单应性变换的原理，首先寻找N对（N≥4）航拍图像和卫星图像的对应点，通过N对特征点在航拍图和卫星图中的像素坐标，对卫星图像与航拍图像进行粗配准计算 基于边缘特征对齐的航拍图像配准优化算法 利用航拍图像和粗配准后的卫星图像的边缘特征，采用ICE算法对其进行配准优化，从而实现航拍图像和卫星图层的精确匹配 使用说明 cd build/ rm -rf * cmake ../ make -j12 cd ../bin/ ./project_sat_to_aerial ./project_sat_to_aerial img.tif road.tif aerial/ result/ jpg 在航拍图像取四个标注点，四个点尽量散开分布，每选取一个点按下S键确定，标注完毕后按下Q键，打开卫星图像标注窗口 按照8的方法，在卫星图形上找到对应的点进行标注，标注完毕后按下Q键,得到航拍图像的道路数据

马萨诸塞州建筑物数据集由波士顿地区的151张航拍图像组成，每幅图像的1500×1500像素，分辨率为1m，面积为2.25平方公里。因此，整个数据集覆盖约340平方公里。数据分为137个图像的训练集，10个图像的测试集和4个图像的验证集。通过栅格化从OpenStreetMap项目获得的建筑轮廓线来获得目标地图。广泛用于深度学习语义分割与建筑物和道路的提取，是遥感与深度学习领域科研与实验必备的对比实验数据集之一。

大连市甘井子区、沙河口区、中山区等区域的建筑道路数据，很详细，建筑带高度，适合GIS爱好者、科研人员使用