CURB-BASED STREET FLOOR EXTRACTION FROM MOBILE TERRESTRIAL LIDAR POINT CLOUD
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Mobile terrestrial laser scanners (MTLS) produce huge 3D point clouds describing the terrestrial surface, from which objects like different street furniture can be generated. Extraction and modelling of the street curb and the street floor from MTLS point clouds is important for many applications such as right-of-way asset inventory, road maintenance and city planning. The proposed pipeline for the curb and street floor extraction consists of a sequence of five steps: organizing the 3D point cloud and nearest neighbour search; 3D density-based segmentation to segment the ground; morphological analysis to refine out the ground segment; derivative of Gaussian filtering to detect the curb; solving the travelling salesman problem to form a closed polygon of the curb and point-inpolygon test to extract the street floor. Two mobile laser scanning datasets of different scenes are tested with the proposed pipeline. The results of the extracted curb and street floor are evaluated based on a truth data. The obtained detection rates for the extracted street floor for the datasets are 95% and 96.53%. This study presents a novel approach to the detection and extraction of the road curb and the street floor from unorganized 3D point clouds captured by MTLS. It utilizes only the 3D coordinates of the point cloud.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».