3-D Point Cloud Object Detection Based on Supervoxel Neighborhood With Hough Forest Framework
Notice bibliographique
Résumé
Object detection in three-dimensional (3-D) laser scanning point clouds of complex urban environment is a challenging problem. Existing methods are limited by their robustness to complex situations such as occlusion, overlap, and rotation or by their computational efficiency. This paper proposes a high computationally efficient method integrating supervoxel with Hough forest framework for detecting objects from 3-D laser scanning point clouds. First, a point cloud is over-segmented into spatially consistent supervoxels. Each supervoxel together with its first-order neighborhood is grouped into one local patch. All the local patches are described by both structure and reflectance features, and then used in the training stage for learning a random forest classifier as well as the detection stage to vote for the possible location of the object center. Second, local reference frame and circular voting strategies are introduced to achieve the invariance to the azimuth rotation of objects. Finally, objects are detected at the peak points in 3-D Hough voting space. The performance of our proposed method is evaluated on real-world point cloud data collected by the up-to-date mobile laser scanning system. Experimental results demonstrate that our proposed method outperforms state-of-the-art 3-D object detection methods with high computational efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».