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J-GLOBAL ID：201802213369473278   整理番号：18A2036287

密度適応幾何学的特徴による地上レーザ走査データの分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of Terrestrial Laser Scanning Data With Density-Adaptive Geometric Features

著者 (3件)： Chen Maolin (Civil Engineering and Architecture School, Chongqing Jiaotong University, Chongqing, China) ,  Pan Jianping (Civil Engineering and Architecture School, Chongqing Jiaotong University, Chongqing, China) ,  Xu Jingzhong (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 15  号： 11  ページ： 1795-1799  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： 点雲分類は,地上シーン解釈における重要な手順である。本レターでは,地上レーザ走査データの分類のために,密度適応幾何学的特徴を提案した。この問題は,点密度変化によりもたらされる問題を主要な関心事の一つとしている。各点に対して,点間隔を,スキャナ位置と角度分解能に対する距離に基づいて,それぞれ推定し,次に,最適半径の探索範囲を生成するために,近傍スケール基底として用いた。特徴抽出において,一般的に使用されている長方形グリッドの代わりに射影特徴を生成するために,密度変化に適応するためのいくつかの一般的な幾何学的特徴を修正した。極性格子は,各格子を通過するレーザビームの類似数を確実にすることができる。5つの分類器を含む評価をReigl-VZ400スキャナによって捕捉された屋外シーンにおいて実行し,結果は密度適応特徴が密度変化を考慮しない特徴よりも良好でより安定な性能を持ち,最高の全体精度は95.95%であることを示した。さらに,提案した特徴は,大きな距離(本レターにおいて300m以上)から建物の認識に関してよく機能した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 基底 ,  射影 ,  *走査装置 ,  特徴抽出 ,  レーザビーム ,  極性
準シソーラス用語： 角度分解能 ,  文通 ,  *レーザ走査 ,  幾何学的特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 密度 ,  適応 ,  幾何学的特徴 ,  地上 ,  レーザ走査 ,  分類