論文の概要: Fast tree skeleton extraction using voxel thinning based on tree point cloud

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09028v1
• Date: Mon, 18 Oct 2021 05:57:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-19 17:22:31.545792
• Title: Fast tree skeleton extraction using voxel thinning based on tree point cloud
• Title（参考訳）: 木点雲に基づくボクセル薄片を用いた高速木骨格抽出
• Authors: Jingqian Sun, Pei Wang, Ronghao Li, Mei Zhou
• Abstract要約: 樹木の骨格は、樹木構造解析、森林の在庫分析、生態系モニタリングにおいて重要な役割を担っている。 本稿では, ボクセルの微細化に基づく自動かつ高速な木骨格抽出法 (FTSEM) を提案する。 実験は北京のハイディアン・パークで行われ、24本の木がスキャンされ、木骨格を得るために加工された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.1169332233329605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tree skeleton plays an important role in tree structure analysis, forest inventory and ecosystem monitoring. However, it is a challenge to extract a skeleton from a tree point cloud with complex branches. In this paper, an automatic and fast tree skeleton extraction method (FTSEM) based on voxel thinning is proposed. In this method, a wood-leaf classification algorithm was introduced to filter leaf points for the reduction of the leaf interference on tree skeleton generation, tree voxel thinning was adopted to extract raw tree skeleton quickly, and a breakpoint connection algorithm was used to improve the skeleton connectivity and completeness. Experiments were carried out in Haidian Park, Beijing, in which 24 trees were scanned and processed to obtain tree skeletons. The graph search algorithm (GSA) is used to extract tree skeletons based on the same datasets. Compared with GSA method, the FTSEM method obtained more complete tree skeletons. And the time cost of the FTSEM method is evaluated using the runtime and time per million points (TPMP). The runtime of FTSEM is from 1.0 s to 13.0 s, and the runtime of GSA is from 6.4 s to 309.3 s. The average value of TPMP is 1.8 s for FTSEM, and 22.3 s for GSA respectively. The experimental results demonstrate that the proposed method is feasible, robust, and fast with a good potential on tree skeleton extraction.
• Abstract（参考訳）: 樹木骨格は樹木構造解析、森林の在庫管理、生態系モニタリングにおいて重要な役割を担っている。 しかし、複雑な枝を持つ木点雲から骨格を抽出することは困難である。 本稿では, ボクセルの微細化に基づく自動かつ高速な木骨格抽出法 (FTSEM) を提案する。 本手法では,木葉の分類アルゴリズムを導入し,葉の干渉を減少させるために葉点をフィルタし,木質のボクセルを薄くして生の骨格を迅速に抽出し,切断点接続アルゴリズムを用いて骨格の接続性と完全性を向上させた。 実験は北京のハイディアンパークで行われ、24本の木をスキャンして処理し、木の骨格を得た。 グラフ探索アルゴリズム(GSA)は、同じデータセットに基づいて木の骨格を抽出するために用いられる。 GSA法と比較して、FTSEM法はより完全な木の骨格を得た。 そして、ランタイムと時間 per million points (tpmp) を用いてftsemメソッドの時間コストを評価する。 FTSEMのランタイムは1.0 sから13.0 s、GSAのランタイムは6.4 sから309.3 sである。 TPMPの平均値はFTSEMが1.8秒、GSAが22.3秒である。 実験の結果,提案手法は木骨格抽出において有効であり,頑健で高速であることが判明した。

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