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J-GLOBAL ID：201802249248783311   整理番号：18A1301644

平均シフトとRANSACに基づく点雲の新しい平面セグメンテーション法【JST・京大機械翻訳】

A new plane segmentation method of point cloud based on mean shift and RANSAC

著者 (4件)： Yue Wenlong (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China) ,  Lu Junguo (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China) ,  Zhou Weihang (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China) ,  Miao Yubin (School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCDC  ページ： 1658-1663  発行年： 2018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： 三次元レーザ走査技術はマシンビジョンとリバースエンジニアリングに広く使われている。平面セグメンテーションは,レーザスキャナによって得られた点雲における物体認識のための重要なステップである。従来の平面セグメンテーション法は,正常が未知であるとき,正確に特定の平面を得ることができない。本論文では,正規が未知の特定平面を分割するために,制約と初期点を有する平均シフト正規クラスタリングとRANSACに基づく新しい方法を提案した。最初に,ポイントクラウドをVoxelグリッド法を用いてサンプリングした。第二に,アルゴリズムは,分割されるべき平面の実際の法線を得るために,通常の球に関する平均シフトクラスタリング法を使用する。第三に,初期条件としての停止点と制約としての実際の正規を用いて,RANSACアルゴリズムを用いて,特定の平面をセグメント化した。最後に,このアルゴリズムを実際のシーンの点雲データで実験的に検証した。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： 初期条件 ,  リバースエンジニアリング ,  物体認識 ,  アルゴリズム ,  レーザスキャナ ,  三次元 ,  クラスタ化 ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： クラスタリング法 ,  マシンビジョン ,  レーザ走査 ,  *RANSAC ,  *平均シフト , 【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 (4件)： 平均シフト ,  RANSAC ,  点雲 ,  セグメンテーション