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J-GLOBAL ID：201702262421012392   整理番号：17A0054674

モバイルLiDAR点雲からの道路縁石抽出【Powered by NICT】

Road Curb Extraction From Mobile LiDAR Point Clouds

著者 (3件)： Xu Sheng (Department of Geomatics Engineering, University of Calgary, Calgary, Canada) ,  Wang Ruisheng (Department of Geomatics Engineering, University of Calgary, Calgary, Canada) ,  Zheng Han (Department of Geomatics Engineering, University of Calgary, Calgary, Canada)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 2  ページ： 996-1009  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 不均一,組織化されていない,雑音および塊状三次元点雲からの道路縁石の自動抽出は困難な作業である。既存の方法は,しばしば縁石を抽出するために二次元面上に三次元点雲を予測した。しかし,投影を3次元情報の損失,検出性能を劣化させる。三次元モバイルライダ点雲からの道路縁石を抽出するためのロバスト,正確で効率的な方法を提示した。著者らの方法は二段階から成る:1)提案した新しいエネルギー関数に基づいた縁石の抽出候補点および2)提案した最小コスト経路モデルを用いた精製候補点。住宅地(16.7GB,三億点)と都市域(1.07GB,二千万点)移動LiDAR点雲の大規模法を評価した。結果は,提案した方法がロバスト性,精度,効率,の観点から,最先端の方法より優れていることを示した。提案した縁石抽出法は78.62%の完全性と83.29%の正確さを達成した。実験は,この方法がモバイルライダ点雲からの道路縁石を抽出するための有望な解決策であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 宅地 ,  三次元 ,  *道路 ,  都市域 ,  ロバスト性 ,  二次元 ,  雑音 ,  完全性 ,  *携帯電話
準シソーラス用語： エネルギー関数 ,  検出能 ,  三次元情報 ,  自動抽出 ,  *縁石 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： モバイル ,  LIDAR ,  点雲 ,  道路 ,  縁石