Sammanfattning Detta dokument presenterar algoritmer för snabb segmentering av 3D-punktmoln och efterföljande klassificering av de erhållna 3D-segmenten. Metoden bestämmer tillsammans markytan och segmenterar enskilda objekt i 3D, inklusive överhängande strukturer. Jämfört med sex andra terrängmodelleringsmetoder, har detta tillvägagångssätt minimalt fel mellan avkännade data och representationen; och är snabb (behandling av en Velodyne scan på cirka 2 sekunder). Applikationer inkluderar förbättrad anpassning av successiva skanningar genom att möjliggöra operationer i sektioner (Velodyn skanningar är anpassade 7 % skarpare jämfört med en strategi med hjälp av råa punkter) och mer informerade beslutsfattande (vägar rör sig runt overhangs). Användningen av segmentering för att underlätta klassificering genom 3D-funktioner, såsom Spin Image eller den sfäriska Harmonic Descriptor, diskuteras och experimentellt jämförs. Dessutom underlättar segmenteringen en ny metod för 3D-klassificering som kringgår extraktion och direkt jämför 3D-former via ICP-algoritmen. Denna teknik visar sig uppnå exakthet på samma sätt som den bästa funktionsbaserade klassificeringen (92,1 %) samtidigt som den är betydligt snabbare och ger en tydligare förståelse för klassificeringsgivarens beteende.
I REF presenteras en algoritm för snabb segmentering av punktmoln regioner, följt av en 3-D segment klassificering steg som bygger på olika 3-D funktioner, som spinn bilden eller sfärisk harmonisk deskriptor.
A pipeline for the segmentation and classification of 3D point clouds
{'venue': 'In ISER', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}