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J-GLOBAL ID：201702280117848957   整理番号：17A0888313

スパース3Dレーザスキャナと2D画像融合を用いた動的車両の3次元再構成【Powered by NICT】

3D reconstruction of dynamic vehicles using sparse 3D-laser-scanner and 2D image fusion

著者 (4件)： Christie Dennis (Gunadarma University, Indonesia) ,  Cansen Jiang (LE2I - Universite ́ de Bourgogne Franche-Comte ́, France) ,  Paudel Danda (LE2I - Universite ́ de Bourgogne Franche-Comte ́, France) ,  Demonceaux Cedric (LE2I - Universite ́ de Bourgogne Franche-Comte ́, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICIC  ページ： 61-65  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 地図作成は,今日ではコンピュータビジョン分野で最も興味深い研究課題の一つとなっている。正確な大規模3Dシーン再構成を得るために,3Dレーザスキャナが最近開発され,広く用いられている。環境の正確ながスパース3Dポイントクラウドを生成する。しかし,大規模3Dシーン再構成をもつ側に沿って剛体移動物体の3D再構成は多くの研究の関心がまだ不足している。詳細なオブジェクトレベルの3D再構成を達成するために,点雲の単一走査は,スパース性のために不十分である。例えば,伝統的な反復最接近点(ICP)レジストレーション技法またはその分散は正確でポイントクラウドを登録に十分ロバストではない,局所最小にトラップされやすくした。本論文では,剛体移動物体の3D再構成,自動車のようなを構築し,2次元-3次元カメラ装置を用いたICP精密化アルゴリズムと3点RANSACを提案した。結果は,提案したアルゴリズムは,スパース3Dポイントクラウドを記録しロバストかつ正確にできることを示した。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： コンピュータビジョン ,  アルゴリズム ,  二次元 ,  *再構成 ,  *透視図法 ,  カメラ ,  剛体 ,  *三次元 ,  ロバスト性 ,  地図作成 ,  精密化 ,  移動体 ,  *レーザスキャナ
準シソーラス用語： スパース性 ,  *画像融合 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 3D ,  レーザスキャナ ,  2D ,  画像融合 ,  3次元再構成