論文の概要: 3D point cloud segmentation using GIS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06306v1
• Date: Fri, 13 Aug 2021 16:26:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-16 14:13:16.570226
• Title: 3D point cloud segmentation using GIS
• Title（参考訳）: GISを用いた3次元点雲分割
• Authors: Chao-Jung Liu, Vladimir Krylov and Rozenn Dahyot
• Abstract要約: 地理情報を2次元GIS層(OpenStreetMap)からインポートすることで,3次元ポイントクラウドデータのセマンティックセグメンテーションを実現する手法を提案する。 提案手法は,GIS多角形周辺と点雲の最適適合性を実現するために,建物などの意味のある単位を特定し,その位置を調節する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3873397698625443
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we propose an approach to perform semantic segmentation of 3D point cloud data by importing the geographic information from a 2D GIS layer (OpenStreetMap). The proposed automatic procedure identifies meaningful units such as buildings and adjusts their locations to achieve best fit between the GIS polygonal perimeters and the point cloud. Our processing pipeline is presented and illustrated by segmenting point cloud data of Trinity College Dublin (Ireland) campus constructed from optical imagery collected by a drone.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2次元gis層(openstreetmap)から地理情報をインポートすることにより,3次元ポイントクラウドデータのセグメンテーションを行う手法を提案する。 提案手法は,GIS多角形周辺と点雲の最適適合性を実現するために,建物などの意味のある単位を特定し,位置を調整する。 私たちの処理パイプラインは、ドローンが収集した光学画像から構築したトリニティ・カレッジ・ダブリン(ireland)キャンパスの分断点雲データによって示され、図示されます。

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