Abstract-Present objekt detekteringsmetoder arbetar på 3D-område data är hittills antingen optimerade för ostrukturerade offroad miljöer eller platta urbana miljöer. Vi presenterar en snabb algoritm som kan hantera enorma mängder 3D Lidar mätningar. Den använder en grafbaserad metod för att segmentera mark och objekt från 3D-lidarskanningar med hjälp av ett nytt enhetligt, generiskt kriterium baserat på lokala konvexitetsåtgärder. Experiment visar goda resultat i stadsmiljöer inklusive smidigt böjda vägytor.
Moosmann m.fl. REF använde en grafbaserad metod för att segmentera mark och objekt från 3-D LIDAR-skanningar med hjälp av ett nytt enhetligt, generiskt kriterium baserat på lokala konvexitetsåtgärder.
Segmentation of 3D lidar data in non-flat urban environments using a local convexity criterion
{'venue': '2009 IEEE Intelligent Vehicles Symposium', 'journal': '2009 IEEE Intelligent Vehicles Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}