論文の概要: GlobalMatch: Registration of Forest Terrestrial Point Clouds by Global
Matching of Relative Stem Positions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11121v3
- Date: Sat, 1 Apr 2023 19:13:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-05 01:41:41.267745
- Title: GlobalMatch: Registration of Forest Terrestrial Point Clouds by Global
Matching of Relative Stem Positions
- Title（参考訳）: GlobalMatch: 相対ステム位置のグローバルマッチングによる森林地中点雲の登録
- Authors: Xufei Wang, Zexin Yang, Xiaojun Cheng, Jantien Stoter, Wenbing Xu,
Zhenlun Wu, and Liangliang Nan
- Abstract要約: 本稿では,森林点雲の自動登録方法を提案する。
提案手法は,まず原点雲から樹幹を抽出し,その相対的空間関係に基づいて樹幹をマッチングし,登録変換を決定する。
このアルゴリズムは、追加の個々の木の属性を必要とせず、環境内の木の数に二次的な複雑さを持ち、大きな森林環境の点雲を整列させることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3192560874022086
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Registering point clouds of forest environments is an essential prerequisite
for LiDAR applications in precision forestry. State-of-the-art methods for
forest point cloud registration require the extraction of individual tree
attributes, and they have an efficiency bottleneck when dealing with point
clouds of real-world forests with dense trees. We propose an automatic, robust,
and efficient method for the registration of forest point clouds. Our approach
first locates tree stems from raw point clouds and then matches the stems based
on their relative spatial relationship to determine the registration
transformation. The algorithm requires no extra individual tree attributes and
has quadratic complexity to the number of trees in the environment, allowing it
to align point clouds of large forest environments. Extensive experiments on
forest terrestrial point clouds have revealed that our method inherits the
effectiveness and robustness of the stem-based registration strategy while
exceedingly increasing its efficiency. Besides, we introduce a new benchmark
dataset that complements the very few existing open datasets for the
development and evaluation of registration methods for forest point clouds. The
source code of our method and the dataset are available at
https://github.com/zexinyang/GlobalMatch.
- Abstract（参考訳）: 森林環境の点雲の登録は、精密林業におけるLiDAR応用の必須条件である。
森林点雲登録の最先端手法では,個々の樹木属性の抽出が必要であり,密林のある実世界の森林の点雲を扱う際の効率のボトルネックとなる。
本研究では,森林点雲の登録のための自動的かつロバストで効率的な手法を提案する。
提案手法は,まず原点雲から樹幹を抽出し,その相対的空間関係に基づいて樹幹をマッチングし,登録変換を決定する。
このアルゴリズムは個々の樹木属性を必要とせず、環境中の樹木の数に二次的な複雑さを持ち、大きな森林環境の点雲を整列させることができる。
森林地中点雲を広範囲に実験した結果,本手法はstem登録戦略の有効性と頑健性を継承し,その効率を著しく高めていることが明らかとなった。
さらに,森林点雲の登録方法の開発と評価のために,既存の数少ないオープンデータセットを補完する新しいベンチマークデータセットを導入する。
このメソッドとデータセットのソースコードは、https://github.com/zexinyang/globalmatch.comから入手できます。
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