Terrestrial Laser Scanning (TLS) blir snabbt ett primärt mätverktyg på grund av dess snabba förvärv av mycket täta tredimensionella punktmoln. För att fullt ut utnyttja dess fördelar, utveckla en robust metod för att klassificera många objekt av intresse från enorma mängder av laserpunktmoln krävs omgående. Villkorligt Random Field (CRF) är en välkänd discriminativ klassificering, som integrerar det lokala utseendet av observationen (laser point) med rumsliga interaktioner mellan dess angränsande punkter i klassificeringsprocessen. Typiska CRF:er använder generisk märkningskonsistens enbart med hjälp av kortdistansberoende, vilket ofta orsakar lokala problem. I detta dokument presenterar vi en multi-range och asymmetrisk villkorlig Random Field (CRF) (maCRF), som antar en förhandsinformation om scen-layout kompatibilitet som behandlar långdistansberoende. Den föreslagna CRF bygger två grafiska modeller, den ena för att förbättra en lokal märkning jämnhet inom kortdistans (srCRF) och den andra för att gynna en global och asymmetrisk regelbundenhet i rumsliga arrangemang mellan olika objektklasser inom långdistans (lrCRF). Denna maCRF klassificering antar två grafiska modeller (srCRF och lrCRF) är oberoende av varandra. Det slutliga beslutet om märkning uppnåddes genom att probabilistiskt kombinera förutsägelseresultat från två CRF-modeller. Vi validerade maCRF:s prestanda med TLS-punktmoln som förvärvats från RIEGL LMS-Z390i-scanner med hjälp av korsvalidering. Experimentella resultat visar att synergistisk klassificeringsförbättring kan uppnås genom att man införlivar två CRF-modeller.
Luo och Sohn REF presenterade ett multi-rand och asymmetriskt villkorat slumpmässigt fält (maCRF).
Scene-Layout Compatible Conditional Random Field for Classifying Terrestrial Laser Point Clouds
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}