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J-GLOBAL ID：201302250881791766   整理番号：13A0626777

3次元点群からの局所形状と大域的な形状モデルを用いた柱状物体検出

Cylinder-shaped object detection from three-dimensional point cloud using the local point shape and cylinder model

著者 (4件)： 新垣仁 (NTT メディアインテリジェンス研) ,  島村潤 (NTT メディアインテリジェンス研) ,  新井啓之 (NTT メディアインテリジェンス研) ,  谷口行信 (NTT メディアインテリジェンス研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 112  号： 441(PRMU2012 130-179)  ページ： 7-12  発行年： 2013年02月14日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,MMSのレーザーレンジセンサで計測した3次元点群の中から柱状物体を検出する手法を提案する。柱状物体のような既知の形状を有する場合,RANSACを用いた形状当てはめ手法が広く用いられている。しかし,複数の構造物が密集しているような市街地を対象とすると,オクルージョンが生じて検出対象となる被写体の計測される表面が限定される状況になり,従来の形状モデル当てはめ手法では検出が難しい。本稿では,局所形状特徴および大域的なモデルの両方を用いることにより,柱状形状が存在する領域を検出する。更に,得られた柱状形状領域とその周辺の点群から作成した断面形状を用いて,実際に柱状物体が存在するか判定を行う。段階的に大域的な情報を取り入れることで検出精度の精度向上を試みる。実験結果により,従来手法に比べて検出漏れを抑制する効果を確認したので報告する。(著者抄録)

シソーラス用語： 三次元 ,  点群 ,  局所性 ,  *物体認識 ,  クラスタ化 ,  *円筒 ,  画像処理 ,  距離画像
準シソーラス用語： RANSAC ,  モデルあてはめ ,  レーザレンジセンサ ,  形状モデル ,  検出精度 ,  大域性 ,  柱状構造 ,  物体検出

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 3次元 ,  形状モデル ,  柱状物体