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J-GLOBAL ID：201702288440282967   整理番号：17A0021117

3Dストリートビュー断面源点雲のレジストレーションのための粗から精へのアルゴリズム【Powered by NICT】

A Coarse-to-Fine Algorithm for Registration in 3D Street-View Cross-Source Point Clouds

著者 (5件)： Huang Xiaoshui ,  Zhang Jian ,  Wu Qiang ,  Fan Lixin ,  Yuan Chun
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DICTA  ページ： 1-6  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： 多数の3Dセンシング技術の発展に伴い,断面源点クラウド上での物体登録は,研究者の関心を呼んでいる。点群は異なる種類のセンサから捕捉されるとき,大きく異なる種類のバリエーションがある。本研究では,異なる源点雲は,実際の街路景観から得られるより挑戦的な事例を検討した。一つはLiDARシステムにより直接産生され,もう一つはRGBカメラから獲得された画像列にVSFMソフトウェアを用いて発生させた。大規模点雲に直面する場合,従来の方法は大部分がポイントツーポイントレベルレジストレーションに焦点を合わせている,方法は多くの限界を持っている。理由は,最小平均誤差戦略は大きな変断面源ポイントクラウドをレジストレーションにおける能力不良を示すことである。本論文では,以前のICPベース法とは異なり,統計的観点から,大規模ライダ点雲における小規模SFM点雲を検出し,登録する有効粗から精へのアルゴリズムを提案した。実験結果から見て,モデルは,LiDARとSFMポイントクラウド上で実行できるので,多くの応用への寄与を行うことができる,ロボットとスマートシティ開発など。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： センサ ,  ソフトウェア ,  *アルゴリズム ,  カメラ ,  小規模 ,  点群 ,  *三次元 ,  ロボット ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  スマートシティ ,  画像列 ,  街路景観 ,  センシング技術 , 【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 ,  ストリートビュー ,  点雲 ,  レジストレーション ,  アルゴリズム