PiGPDS: Perspective Independent Ground Plane Detection and Segmentation for Complex 3D Indoor Scenes
Notice bibliographique
Résumé
Ground plane detection and segmentation techniques can benefit and help improve the accuracy and robustness of a wide range of computer vision applications, from 3D object segmentation and autonomous navigation to mixed and augmented reality. Existing approaches often rely on restrictive assumptions to simplify the problem, such as the ground plane being the largest plane in the scene or the camera location or orientation being ideal. We present a ground plane segmentation technique for real-world 3D indoor scenes where the position and orientation of the sensor are unrestricted and unknown. Our method only requires one 3D point cloud of an indoor scene and assumes that the scene contains at least one surface parallel to the actual ground plane, which is generally true for 3D indoor scenes. We begin by utilizing a voxelized grid downsampling method to enhance the speed of the algorithm. Subsequently, we use K-medoids clustering and an angular-based zone determination technique to identify the ground zone. Next, we divide the ground zone into several clusters using the Euclidean clustering algorithm, and we employ the M-estimator Sample Consensus (MSAC) algorithm to fit the largest plane in each cluster with a specific orientation. Finally, based on the geometric relationship between the fitted planes of the ground zone, we estimate the ground plane, verify it and segment all its associated points using a distance-based approach. We evaluated our method on public and self-generated datasets, in which we positioned a depth sensor at various locations, pitches, and yaws. Our experimental results demonstrate that our proposed method can robustly and efficiently detect and segment the ground plane of complex 3D indoor scenes and supports varied sensor locations and orientations. We evaluate the performance of our proposed method in terms of four conventional metrics: specificity, precision, recall, and F1 score, with average experimental results of 98.28, 95.48, 96.64, and 96.01, respectively.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».