Numera används lidar i stor utsträckning inom kulturarvsdokumentation, urban modellering och förarlös bilteknik för dess snabba och exakta 3D-scanningsförmåga. Fullt utnyttjande av potentialen hos punktmolnsdata för effektiv och automatisk objektigenkänning är dock fortfarande svårfångat. På senare tid har funktionsbaserade metoder blivit mycket populära i objektigenkänning på grund av deras goda prestanda i att fånga objektdetaljer. Jämfört med globala funktioner som beskriver objektets hela form, är lokala funktioner som registrerar de fraktionerade detaljerna mer diskriminerande och är tillämpliga för objektklasser med stor likhet. I detta dokument föreslår vi en tvåstegs klassificeringsmetod baserad på histogram av punktkaraktär och bag-of-features-metoden för automatisk igenkänning av liknande objekt i mobila lidarpunktsmoln. Lampstolpe, gatubelysning och trafikskylt grupperas som en kategori i första stegets klassificering för deras inbördes likhet jämfört med träd och fordon. En finare klassificering av lyktstolpen, gatubelysningen och trafikskylten baserat på resultatet av första stegets klassificering genomförs i det andra steget. Den föreslagna klassificeringsmetoden i två steg har visat sig ge en avsevärd förbättring jämfört med den konventionella klassificeringsmetoden i ett steg.
En tvåstegs klassificeringsmetod baserad på punktfunktionshistogram och metoden bag-of-features för automatisk igenkänning av liknande objekt i mobila lidarpunktsmoln föreslogs av REF.
A TWO-STEP CLASSIFICATION APPROACH TO DISTINGUISHING SIMILAR OBJECTS IN MOBILE LIDAR POINT CLOUDS
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}