Sammanfattning av denna webbsida: Att upptäcka och modellera stadsmöbler är av särskilt intresse för stadsförvaltning och utveckling av autonoma drivsystem. I detta dokument presenteras en ny metod för att upptäcka och klassificera vertikala stadsföremål och träd från ostrukturerade tredimensionella mobila laserskannrar (MLS) eller markbaserade laserskannrar (TLS) punktmolnsdata. Metoden omfattar en automatisk inledande segmentering för att ta bort de delar av det ursprungliga molnet som inte är av intresse för att upptäcka vertikala objekt, med hjälp av ett geometriskt index baserat på egenskaper i punktmolnet. Vertikal objekt detektion utförs genom Reed och Xiaoli (RX) anomali detektion algoritm tillämpas på en pelare struktur där punktmolnet tidigare organiserades. En klusteralgoritm används sedan för att klassificera de upptäckta vertikala elementen som konstgjorda poler eller träd. Den föreslagna metodens effektivitet testades i två punktmoln från heterogena gatuscenarier och mättes med två olika sensorer. Resultaten för de två testplatserna uppnådde detektionshastigheter som var högre än 96 %; klassificeringsnoggrannheten var omkring 95 % och avslutningskvaliteten för båda försöken var 90 %. Icke-upptäckta stolpar kommer från ocklusioner i punktmolnet och låg höjd trafikskyltar; de flesta felklassificeringar inträffade i konstgjorda stolpar i anslutning till träd.
Dessutom tillämpade REF pelaren strukturen för att organisera punktmolnet och detektera vertikala urbana element med hjälp av en anomali detektionsalgoritm.
Automatic Detection and Classification of Pole-Like Objects in Urban Point Cloud Data Using an Anomaly Detection Algorithm
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}