Sammanfattning av denna webbsida: Mobil laserskanning (MLS, eller mobil lidar) är en 3D datainhämtningsteknik som har använts i många olika tillämpningar under de senaste åren på grund av dess höga noggrannhet och effektivitet. Med tanke på punktmolnens stora datavolym och komplexitet kan dock behandling av MLS-data fortfarande vara en utmaning när det gäller effektivitet, effektivitet och mångsidighet. I detta dokument föreslås ett effektivt ramverk för behandling av MLS-data för allmänna ändamål som består av tre huvudsteg: återuppbyggnad av banan, rutnätsgenerering med skanningsmönster och segmentering av Mo-norvana (Mobile Normal Variation Analysis). Vi presenterar en ny metod för att rekonstruera skannerbanan, som sedan kan användas för att strukturera punktmolnet data i en scan mönster rutnät. Genom att utnyttja rutnätet kan punktmoln segmentering utföras med Mo-norvana, som är utvecklat utifrån vårt tidigare arbete för att bearbeta Terrestrial Laser Scanning (TLS) data, normal variationsanalys (Norvana). I detta arbete, med en oorganiserad MLS punktmoln som ingång, den föreslagna ramen kan slutföra olika uppgifter som kan önskas i många tillämpningar inklusive bana rekonstruktion, datastrukturering, datavisualisering, kantdetektering, funktionsextraktion, normal uppskattning, och segmentering. Resultaten av de föreslagna förfarandena utvärderas experimentellt både kvalitativt och kvantitativt med hjälp av flera MLS-datauppsättningar via resultaten av ombyggnad av banan, visualisering och segmentering. Effektiviteten hos den föreslagna metoden visas för att kunna hantera en stor datauppsättning stabilt med en snabb beräkningshastighet (ca 1 miljon pts/sec). med 8 trådar) genom att dra nytta av parallell programmering.
Mer nyligen organiserade de punktmolnet data i en scan mönster rutnät, så att algoritmen för att bearbeta oorganiserade data REF.
An Efficient Framework for Mobile Lidar Trajectory Reconstruction and Mo-norvana Segmentation
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}