Sammanfattning av denna webbsida: Detta papper presenterar en automatiserad och effektiv metod för att upptäcka 3D-kanter och spåra funktionslinjer från 3D-punktsmoln. Denna metod kallas Analys av geometriska egenskaper hos neighborhoods (AGPN), och den innehåller två huvudsteg: kantdetektering och funktionslinjespårning. I kantdetekteringssteget analyserar AGPN geometriska egenskaper hos varje frågepunkts område, och kombinerar sedan RANdom Sample Consensus (RANSAC) och vinkelgap metrisk för att upptäcka kanter. I funktionslinjespårningssteget spåras funktionslinjerna med en hybridmetod baserad på regionodling och modellmontering i de detekterade kanterna. Vår strategi är experimentellt validerad på komplexa konstgjorda objekt och storskaliga urbana scener med miljontals poäng. Jämförande studier med state-of-the-art metoder visar att vår metod får en lovande, tillförlitlig och hög prestanda i att upptäcka kanter och spårning funktionslinjer i 3D-punkt moln. Dessutom är AGPN okänsligt för punkttätheten i dataunderlaget.
Ni m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. föreslå en metod för att upptäcka kanter och linjespårning i 3D-punktmoln REF.
Edge Detection and Feature Line Tracing in 3D-Point Clouds by Analyzing Geometric Properties of Neighborhoods
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}