文献

J-GLOBAL ID：202102226039593298   整理番号：21A2568920

Supervoxelに基づく岩盤点雲の高精度平面検出法【JST・京大機械翻訳】

High-Precision Plane Detection Method for Rock-Mass Point Clouds Based on Supervoxel

著者 (3件)： Yu Dongbo ,  Xiao Jun ,  Wang Ying
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 15  ページ： 4209  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 岩盤工学に関して,岩盤点雲からの平面構造の検出は,軽量数値モデルの構築において重要な役割を果たし,一方,高品質モデルの確立は,表面解析の正確な結果に依存する。しかし,既存の技術は岩石質量を徹底的に区分することができ,それは岩盤のクラッタと予測不可能な表面構造に起因する。本論文では,複雑な表面構造を扱うのに有効な3D岩盤点雲に対する高精度平面検出手法を提案し,その結果,検出において高レベルの詳細を達成した。最初に,入力点雲を空間グリッドを用いてボクセルに高速分割し,一方,局所共平面性試験およびエッジ情報計算を実行して,平面の主要セグメントを抽出した。第二に,できるだけ詳細に保存するために,従来の領域成長の代わりにスーパーボクセルセグメンテーションを行い,散乱点に対処した。最後に,岩石質量に適用できるパッチベース領域成長戦略を開発し,一方,完成した平面をスーパーボクセルパッチを併合することによって得た。本論文では,人工二十面体点雲と4つの岩盤点雲を適用して,提案した方法の性能を検証した。実験結果によって示すように,提案方法は,高い再現率を確実にする間,岩盤点雲のために達成可能な高精度平面検出をすることができた。さらに,定性的および定量的分析の結果は,著者らのアルゴリズムの優れた性能を証明した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  散乱 ,  表面構造 ,  セグメンテーション ,  岩石 ,  *岩盤 ,  平坦性 ,  定量的分析 ,  平面構造 ,  *検出法 ,  クラッタ ,  三次元 ,  ボクセル
準シソーラス用語： 数値モデル ,  高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 平面検出 ,  高精度 ,  岩盤質量 ,  ボクセル ,  スーパーボクセル ,  パッチベース ,  地域成長

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  レーザの応用  (BD04100V)

引用文献 (53件)：

• Nan, L.; Wonka, P. PolyFit: Polygonal Surface Reconstruction from Point Clouds. In Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Venice, Italy, 22-29 October 2017; pp. 2372-2380.
• Guo, Y.; Bennamoun, M. 3D Object Recognition in Cluttered Scenes with Local Surface Features: A Survey. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2014, 36, 2270-2287.
• Xiao, J.; Adles, B.; Zhang, H. 3D point cloud registration based on planar surfaces. In Proceedings of the 2012 Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems(MFI), Hamburg, Germany, 13-15 September 2012; pp. 40-45.
• Wulder, M.; White, J.; Nelson, R. Lidar sampling for large-area forest characterization: A review. Remote Sens. Environ. 2012, 121, 196-209.
• Yan, W.; Shaker, A.; El-Ashmawy, N. Urban land cover classification using airborne LiDAR data: A review. Remote Sens. Environ. 2015, 158, 295-310.

タイトルに関連する用語 (3件)： 岩盤 ,  点雲 ,  検出法