Abstract-I detta papper presenterar vi en metod för stegvis segmentering av stora RGB-D kartor som de skapas. Den senaste tidens framsteg med tät RGB-D-kartläggning har lett till kartor med ökande storlek och densitet. Segmentering av dessa råa kartor är ett första steg för uppgifter på högre nivå såsom objektdetektering. Nuvarande populära metoder för segmentering skala linjärt med storleken på kartan och i allmänhet inkluderar alla punkter. Vår metod tar en tidigare segmenterad karta och segment nya data läggs till den kartan stegvis online. Segmenten i den befintliga kartan återbestämms med de nya uppgifterna baserade på en iterativ röstningsmetod. Vår segmenteringsmetod fungerar i kartor med loopar för att kombinera partiella segmenteringar från varje traversal till en komplett segmenteringsmodell. Vi verifierar vår algoritm på flera verkliga datauppsättningar som spänner över många meter och miljontals punkter i realtid. Vi jämför vår metod mot en populär satssegmenteringsmetod för noggrannhet och timing komplexitet.
Finman m.fl. REF producerade en inkrementell metod för kartsegmentering av RGB-D-karta.
Efficient incremental map segmentation in dense RGB-D maps
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}