Semantiska 3D-modeller av byggnader kodar geometrin samt identiteten på nyckelkomponenter i en anläggning, såsom väggar, golv och tak. Att manuellt konstruera en sådan modell är en tidskrävande och felbenägen process. Vårt mål är att automatisera denna process med hjälp av 3D-punktdata från en laserscanner. Vår hypotes är att kontextuell information är viktig för tillförlitlig prestanda i omodifierade miljöer, som ofta är mycket belamrade. Vi använder en Conditional Random Field (CRF) modell för att upptäcka och utnyttja kontextuell information, klassificera planar patchar extraherade från punktmolnsdata. Vi jämför resultaten av vår kontextbaserade CRF-algoritm med en kontextfri metod baserad på L 2 norm legaliserad Logistik Regression (RRR). Vi finner att användningen av viss kontextuell information tillsammans med lokala funktioner leder till bättre klassificeringsresultat.
Märkning av planar patchar i ett punktmoln med hjälp av sammanhang utförs i REF.
Using context to create semantic 3d models of indoor environments
{'venue': 'in BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}