Success rate
誤判率(個數) Commission
error rate
漏判率(個數) Omission error rate 白虛線 531 87.4% (464) 0.19% (1) 12.62% (67)
(a) (b)
(c) (d)
圖 5-15、舊宗路白虛線初始值位置圖
5-3-1-1 白虛線與斑馬線成果分析
白虛線與斑馬線的萃取成功率皆在 70%以上，而誤判皆在 5%或是個數在 5 個以下。
成果顯示，以形狀進行約制萃取規則矩形的白虛線與斑馬線，可以達到良好的辨識效果。
另外，白虛線與斑馬線萃取的成果漏判率有 12.6%與 23.1%，在此歸納出兩個主要的原 因，第一是道路標記本身的形狀已不完整；第二，因為雜訊的影響使得在萃取道路標記 外觀的線段時，造成干擾所導致。
圖 5-16(a)的回波影像中，紅點表示成功萃取之白虛線，紅框則是被遺漏未找到的 白虛線。從回波影像中可看到紅框內的白虛線形狀不完整，且有些白虛線已模糊不清，
難以辨認。
對應至圖 5-16 車載光達在掃描時拍攝的光學影像，該道路標記在現地的狀況本身 有掉漆與剝落的現象，使得光達點雲已無法獲得完整的道路標記，因此無法萃取白虛線。
位於在成美橋與南京東路之間的舊宗路一段，大部分的道路標記包含白虛線與指向線，
皆有剝落與掉漆的情形，因此除了白虛線之外，一部分指向線未被找到的原因也出自於 此。
(b)
(a) (c)
圖 5-16、道路標記外型不完整之示意圖
圖 5-17 為在不同情況下，受到雜訊影響而無法正確萃取道路標記的例子。雜訊的 來源，其中一項來自於道路瀝青色澤上的差異。道路上不同時期鋪設的瀝青有色澤深淺 上的不同，當道路標記位於不同時期鋪面的交接處，瀝青色澤的差異便有可能在線特徵 萃取的時候被視為是一線段成為雜訊，對萃取的道路標記造成干擾，影響成果。
圖 5-17 分別展示白虛線與斑馬線受到鋪面色差影響的例子。圖中紅框內的白虛線，
正好位於不同時期柏油鋪面的交界處。因此在進行線特徵萃取與連結線段形成物件的過 程中，受到色差而產生的線段干擾，使部分白虛線線段與雜訊被視為是同一物件，造成 後續萃取時遺漏了該白虛線。
在另一個例子中，數條斑馬線正好繪製在新、舊柏油路的鋪面上。同樣受到色差產 生線段雜訊的影響，在線段轉換為物件時，部分的斑馬線被分解成不同的物件，標記輪 廓形狀因此變得破碎且不完整，導致後續的遺漏這些道路標記。
(a)、以白虛線為例
(b)、以斑馬線為例
圖 5-17、雜訊導致道路標記漏判示意圖(1)
另外，道路標記鄰近的地物也有可能成為干擾影響萃取的成果。道路上的人孔蓋有 時與道路標記重疊或是與之過近，因此在進行線段萃取與連結時，容易造成誤判，因而 無法得到真實的標記輪廓。圖 5-18 是人孔蓋影響斑馬線與白虛線萃取之案例，圖 5-18(a) 為人孔蓋與兩個斑馬線重疊。在經過處理之後，人孔蓋與兩條斑馬線被視為是同一物件，
因此無法被辨識。
白虛線在萃取有同樣類似的案例，圖 5-18(b)為白虛線萃取的過程，圖中回波影像 中，右邊的白虛線標有紅點的表示萃取成功，另一個白虛線則是因為人孔蓋與白虛線重 疊，因此兩個物體也被視為同一個物件，使後續作業無法將之成功萃取。
(a)、以斑馬線為例
(b)、以白虛線為例
圖 5-18、雜訊導致道路標記漏判示意圖(2)
5-3-1-2 指向線成果分析 Success rate
誤判率(個數) Commission
error rate
漏判率(個數) Omission error rate 弧形箭頭(左) 18 50% (9) 5.6% (1) 50% (9) 弧形箭頭(右) 9 77.8% (7) 0% (0) 22.2% (2) 分岔箭頭(左) 33 75.6% (25) 3% (1) 24.2% (8) 分岔箭頭(右) 37 97.3% (36) 5.4% (2) 2.7% (1)
遮蔽的情形可以分為兩類，一種是道路標記本身受到遮蔽，因而沒有該標記的點雲。
另一種是受到行車遮蔽，獲得點雲密度較低，使在萃取線特徵時雜訊過多而無法得到標 記之輪廓。
圖 5-19 為該測區中第一類型遮蔽的示意圖。左邊的圖為原始光達點雲製成的回波 影像，右邊則是對應左邊的區域，以道路點萃取成果產生的回波影像。在原始點雲產生 的回波影像中可看到在內側車道的道路標記受到左轉待轉行車遮蔽之情形。
由於道路標記已被整台車輛所遮蔽，所以光達在掃描過程中無法獲取該區域路面的 點雲。因此即使將車輛的點雲濾除，道路標記的形狀仍然因為該部分沒有資料辨識。
(a)、案例一
(b)、案例二
圖 5-19、行車遮蔽道路標記示意圖(1)
圖 5-20 是第二類車輛遮蔽的例子。掃描的過程中，內側車道的行車速度，剛好與 車載光達前進的相當，所以掃描的過程中依然有得到路面的點雲資料。但是受到行車遮 蔽的影響，獲取的點雲密度相對較低。因此使用點雲資料產生回波影像時，便會有部分 像元沒有輻射資訊，使得影像上產生黑點，在線特徵萃取後形成雜訊。
圖 5-20 中的道路標記都位於內側車道，並且受到行車的遮蔽，而獲得點雲密度較 低。左邊回波影像的圖中，能夠在黑點雜訊中看到道路標記。但是受到雜訊干擾，萃取 線特徵後，該道路標記剩下零星的線段，以無法完整的描繪標記的輪廓。
(a)、案例一
(b)、案例二
圖 5-20、行車遮蔽道路標記示意圖(2)
5-3-1-3 精度驗證與成果展示
表 5-9 是舊宗路道路標記平面精度驗證之成果。指向線是使用 e-GPS 在標記角點測 得的控制點作為驗證的資料。由於該測區 e-GPS 並未於白虛線上進行觀測，因此白虛線 使用人工數化的車道線進行驗證。方法上計算白虛線中心點至車道線的垂直距離，得到 平面方向上的誤差。
指向線在 x 方向上的精度為 0.016±0.074 公尺，y 方向為 0.041±0.091 公尺；白虛線 x、y 的精度則是 0.001±0.068 公尺和 0.014±0.032 公尺。其道路標記的精度可達 10 公分。
表 5-9、舊宗路道路標記精度驗證(單位：公尺) 驗證資料個數 X 方向精度 Y 方向精度 指向線 14 0.016±0.074 0.041±0.091 白虛線 440 0.001±0.068 0.014±0.032
圖 5-21 與圖 5-22 以 Google earth 展示成果。圖中黑色的部分為車道的底色易於視 覺展示，白色標記模型為萃取的成果。研究將辨識的標記以自製的模型旋轉至正確的方 位後貼附展示，各道路標記位於道路中的位置。另外也可看到部分遺漏的道路標記，如 斑馬線。
圖 5-21、舊宗路道路標記之成果(1)
圖 5-22、舊宗路道路標記之成果(2) 舊宗路道路標記萃取的成果，可歸納出以下幾點結論：
(1) 道路標記萃取成果接近 70%或 70%以上，其誤判率低於 5%以下或是個數小於五 個。
(2) 平面精度白虛線與指向線在 x、y 方向上誤差皆小於 10 公分。
(3) 部份道路標記遺漏的原因是由於現地的標記已有掉漆與剝落之情形所導致。
(4) 不同時期的柏油鋪面有色澤上差異，因此進行線特徵萃取時會造成干擾，使得部 分標記無法被辨識。
(5) 當標記與其他地物相距過近的話，可能會被視為同一物件，造成誤判或漏判之情 形。
(6) 於內側車道的指向線受到行車遮蔽的情形較嚴重。成果亦顯示內側車道的漏判率 較高。