Den automatiska analysen av 3D-punktmoln har blivit en avgörande uppgift inom fotogrammetri, fjärranalys och datorseende. Medan moderna avståndskameror samtidigt ger både avstånds- och intensitetsbilder med höga bildhastigheter, kan andra enheter användas för att få ytterligare information som kan vara mycket värdefull för uppgifter som objektdetektering eller scentolkning. I synnerhet värmeinformation erbjuder många fördelar, eftersom människor lätt kan upptäckas som värmekällor i typiska inomhus- eller utomhusmiljöer och dessutom kan en mängd dolda föremål såsom värmerör samt strukturella egenskaper såsom defekter i isolering observeras. I detta dokument fokuserar vi på termisk 3D-kartläggning som gör det möjligt att observera utvecklingen av en dynamisk 3D-scen över tid. Vi presenterar en helautomatisk metod som består av fyra på varandra följande steg: i) en radiometrisk korrigering, ii) en geometrisk kalibrering, iii) en robust metod för att upptäcka tillförlitliga dragkorrespondenser och iv) en samregistrering av 3D-punktsmolndata och termisk information via ett RANSAC-baserat EPnP-system. För en inomhusscen visar vi att vår metodik överträffar andra nya metoder både vad gäller noggrannhet och tillämplighet. Vi visar dessutom att effektiva enkla tekniker tillåter en kategorisering enligt bakgrund, människor, passiv scenmanipulering och aktiv scenmanipulering.
REF föreslog till exempel ett robust tillvägagångssätt för att upptäcka tillförlitliga dragkorrespondenser mellan en bild som förvärvats med en avståndskamera och en termisk bild genom att utnyttja våglängdsoberoende egenskaper.
Thermal 3D mapping for object detection in dynamic scenes
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}