論文の概要: Tree Reconstruction using Topology Optimisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13192v1
• Date: Thu, 26 May 2022 07:08:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-27 14:57:06.827145
• Title: Tree Reconstruction using Topology Optimisation
• Title（参考訳）: トポロジー最適化を用いた樹木復元
• Authors: Thomas Lowe and Joshua Pinskier
• Abstract要約: 本稿では,点雲データから木の枝構造を抽出する一般的な手法を提案する。 本稿では,木構造復元における新しいアプローチの利点と欠点について論じる。 本手法は,ほとんどの場合,詳細かつ正確な木構造を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.685316573653194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generating accurate digital tree models from scanned environments is invaluable for forestry, agriculture, and other outdoor industries in tasks such as identifying biomass, fall hazards and traversability, as well as digital applications such as animation and gaming. Existing methods for tree reconstruction rely on feature identification (trunk, crown, etc) to heuristically segment a forest into individual trees and generate a branch structure graph, limiting their application to sparse trees and uniform forests. However, the natural world is a messy place in which trees present with significant heterogeneity and are frequently encroached upon by the surrounding environment. We present a general method for extracting the branch structure of trees from point cloud data, which estimates the structure of trees by adapting the methods of structural topology optimisation to find the optimal material distribution to support wind-loading. We present the results of this optimisation over a wide variety of scans, and discuss the benefits and drawbacks of this novel approach to tree structure reconstruction. Despite the high variability of datasets containing trees, and the high rate of occlusions, our method generates detailed and accurate tree structures in most cases.
• Abstract（参考訳）: スキャンされた環境から正確なデジタルツリーモデルを生成することは、森林、農業、その他の屋外産業にとって、バイオマスの特定、転倒の危険、トラバータビリティ、アニメーションやゲームなどのデジタルアプリケーションなど、重要な課題である。 既存の樹冠復元法は、樹冠や樹冠などの特徴識別(特徴識別)を頼りに、森林を個々の木に分割し、枝構造グラフを生成して、疎葉樹や一様林に限定する。 しかし、自然界は、樹木がかなりの異質性を持ち、周囲の環境によってしばしば侵食される乱雑な場所である。 本稿では,樹木の枝構造を構造トポロジー最適化法を適用し,風荷重を支える最適物質分布を求めることにより,木構造を推定する点雲データから,木の枝構造を抽出する一般的な手法を提案する。 本稿では,この最適化の結果を多種多様なスキャンで示し,本手法の利点と欠点について考察する。 木を含むデータセットの変動度が高く, 閉塞率が高いにもかかわらず, 多くの場合, 詳細かつ正確な木構造を生成する。

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