POLE-LIKE OBJECT EXTRACTION FROM MOBILE LIDAR DATA
Notice bibliographique
Résumé
Object detection and recognition from LiDAR (Light Detection And Ranging) data has been a research topic in the fields of photogrammetry and computer vision. Unlike point clouds collected in well-controlled indoor environments, point clouds in urban environments are more complex due to complexity of the real world. For example, trees sometimes close to signs or buildings, which will cause occlusions in the point clouds. Current object detection or reconstruction algorithms will have problems when recognizing objects with severe occlusions caused by trees etc. In this paper, a robust vegetation removal method and a DBSCAN based pole-like object detection method are proposed. Based on observation that major difference between vegetation and other rigid objects is their penetrability with respect to LiDAR, we introduce a local roughness measure to differentiate rigid objects from non-rigid ones (vegetation in this paper). First, a local sphere with a small radius is generated for each input point. Three principal components of the local sphere are then calculated, and a plane is determined. The roughness is obtained through calculating the standard deviation of distances from all inside points to the plane by a weighted summation of the normalized distances. The further the point to the plane, the smaller the weight is. Finally, a graph cuts based method is introduced to classify the input point sets into two groups. The data term is defined by the normalized roughness of the current point, and the smoothness term is defined by the normalized distance between the point and its nearest neighbour point. In terms of pole-like object detection, first, a uniformed 2D grid is generated through projecting all the points to the XY-plane. The seed points of the pole-like objects are obtained by determining the x and y coordinates by the centres of the highest density cells of the grid and the z coordinate by the mean height of the point sets of each object. Finally, a DBSCAN based method is introduced to obtain the rest points of each pole-like object. Experimental results show that the proposed vegetation removal method achieves state-of-the-art results from both mobile LiDAR and airborne LiDAR data. The proposed pole-like object detection approach turns out to be very efficient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».