Denna studie utvecklar en integrerad datadriven och modelldriven metod (mallmatchning) som samlar de urbana järnvägspunktmolnen i tre klasser av järnvägsspår, kontaktkabel och kontaktkabel. Den använda datasetet täcker 630 m av de nederländska stadsjärnvägskorridorerna där det finns fyra järnvägsspår, två kontaktkablar och två kontaktkablar. Datauppsättningen innehåller endast geometrisk information (punkternas tredimensionella (3D) koordinater) utan intensitetsdata och inga RGB-data. De erhållna resultaten visar att alla objekt av intresse klassificeras framgångsrikt på objektnivå utan falska positiva och inga falska negativa. Resultaten visar också att en genomsnittlig 97,3% precision och en genomsnittlig 97,7% noggrannhet på punktmolnsnivån uppnås. Den höga precisionen och hög noggrannheten hos järnvägsspårsklassificeringen (båda större än 96 %) på punktmolnsnivå beror på den stora inverkan som den använda mallmatchningsmetoden har på att utesluta falska positiva värden. Kablarna uppnår också ganska hög genomsnittlig precision (96,8%) och noggrannhet (98,4%) på grund av sin höga provtagning och isolerade position i järnvägskorridoren.
Mostafa m.fl. REF klustrade stadsjärnvägspunktmolnen i tre klasser av järnvägsspår, kontaktkabel och kanalkabel genom en mallmatchningsmetod.
Application of Template Matching for Improving Classification of Urban Railroad Point Clouds
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}