Abstract-Building fasaddetektering är ett viktigt problem inom datorseende, med tillämpningar inom mobil robotik och semantisk scen förståelse. I synnerhet kan mobil plattformslokalisering och vägledning i stadsmiljöer möjliggöras med en exakt segmentering av de olika fasaderna i en scen. I detta syfte presenterar vi ett system för segmentering och märkning av en ingångsbild som för varje pixel, försöker svara på frågan "Är denna pixel del av en byggnad fasad, och i så fall, vilken?" Den föreslagna metoden avgör en uppsättning kandidatplan genom provtagnings- och klusterpunkter från bilden med Random Sample Consensus (RANSAC), med hjälp av lokala normala uppskattningar som härleds från Principal Component Analysis (PCA) för att informera planarmodellen. Motsvarande skillnadskarta och en diskriminativ klassificering ger förhandsinformation för en tvåskikts Markov Random Field-modell. Detta MRF-problem löses via Graph Cuts för att få en märkning av byggnadens fasad pixlar på mittnivå, och en segmentering av dessa pixlar till särskilda plan på hög nivå. Resultaten tyder på en stark förbättring av noggrannheten hos den binära byggnaden detektion problem över den diskriminerande klassificeringen ensam, och plan yta uppskattningar ger en god approximation till marken sanningsplan.
Delmerico Ref föreslog en metod för att bestämma en uppsättning kandidatplan genom provtagning och klusterpunkter från stereobilder, med hjälp av lokala normala uppskattningar för att informera planarmodellen.
Building facade detection, segmentation, and parameter estimation for mobile robot localization and guidance
{'venue': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}