A non-rigid automatic registration method of multi-temporal mobile laser scanning point clouds based on road short marking features
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Because of the Global Navigation Satellite System (GNSS) signal occlusion, inertial measurement unit drift and other factors on positioning, location deviations of multi-temporal mobile laser scanning (MLS) point clouds collected in the same region are always exist. In order to improve the quality of multi-temporal MLS point clouds, it is necessary to correct the location deviations by point cloud registration. This work presents a non-rigid automatic registration method of multi-temporal MLS laser point clouds based on the characteristics of short road markings. Specifically, the central points at both end edges of short road markings were extracted as control points. The correspondences between control points in different point clouds were obtained by KD-tree and optimized by polygon similarity and Otsu methods. Then, based on the GNSS time and coordinate difference of true correspondences, the mathematical model of non-rigid registration adjustment was constructed by combining with gross error detection and polynomial fitting. Finally, multi-temporal MLS point clouds were registered according to the GNSS time and adjustment results. Validation results demonstrate that the registration accuracy reaches up to 2.8 cm. The proposed method provides a new way for high-precision fusion and change detection of multi-temporal MLS point clouds in road scenes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».