Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gap Completion in Point Cloud Scene occluded by Vehicles using SGC-Net

論文の概要: Gap Completion in Point Cloud Scene occluded by Vehicles using SGC-Net

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08290v1
Date: Thu, 11 Jul 2024 08:36:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-12 18:19:14.369712
Title: Gap Completion in Point Cloud Scene occluded by Vehicles using SGC-Net
Title（参考訳）: SGC-Netを用いた車両による点雲シーンのギャップ補完
Authors: Yu Feng, Yiming Xu, Yan Xia, Claus Brenner, Monika Sester,
Abstract要約: 本研究では,都市景観のギャップを埋めることのできるモデルを学ぶために,深層ニューラルネットワークを活用する新しい手法を提案する。我々は、空隙のないシーンにおける道路境界に沿って仮想車両モデルを配置し、レイキャストアルゴリズムを用いて、空隙のある新しいシーンを作成する革新的な手法を開発した。実験の結果、満点の97.66%が、高密度の地上真理点雲のシーンと比較して5cmの範囲内にあることが明らかとなった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.727960309271868
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Recent advances in mobile mapping systems have greatly enhanced the efficiency and convenience of acquiring urban 3D data. These systems utilize LiDAR sensors mounted on vehicles to capture vast cityscapes. However, a significant challenge arises due to occlusions caused by roadside parked vehicles, leading to the loss of scene information, particularly on the roads, sidewalks, curbs, and the lower sections of buildings. In this study, we present a novel approach that leverages deep neural networks to learn a model capable of filling gaps in urban scenes that are obscured by vehicle occlusion. We have developed an innovative technique where we place virtual vehicle models along road boundaries in the gap-free scene and utilize a ray-casting algorithm to create a new scene with occluded gaps. This allows us to generate diverse and realistic urban point cloud scenes with and without vehicle occlusion, surpassing the limitations of real-world training data collection and annotation. Furthermore, we introduce the Scene Gap Completion Network (SGC-Net), an end-to-end model that can generate well-defined shape boundaries and smooth surfaces within occluded gaps. The experiment results reveal that 97.66% of the filled points fall within a range of 5 centimeters relative to the high-density ground truth point cloud scene. These findings underscore the efficacy of our proposed model in gap completion and reconstructing urban scenes affected by vehicle occlusions.
Abstract（参考訳）: 近年のモバイルマッピングシステムの進歩により,都市部における3次元データ取得の効率性と利便性が大幅に向上している。これらのシステムは、車両に搭載されたLiDARセンサーを使用して、広大な都市景観を捉えている。しかし、道路側駐車車両による閉塞が原因で、特に道路、歩道、縁石、建物下部のシーン情報が失われることが大きな課題となっている。本研究では,車両の閉塞によって隠蔽される都市景観のギャップを埋めることのできるモデルを学ぶために,ディープニューラルネットワークを活用した新しいアプローチを提案する。我々は、空隙のないシーンにおける道路境界に沿って仮想車両モデルを配置し、レイキャストアルゴリズムを用いて、空隙のある新しいシーンを作成する革新的な手法を開発した。これにより、実世界のトレーニングデータ収集とアノテーションの限界を越えながら、車両の閉塞なしに多様な現実的な都市点雲シーンを生成することができる。さらに,SGC-Net (Scene Gap Completion Network) を導入し,形状境界やスムーズな表面を包含するエンド・ツー・エンドモデルを提案する。実験の結果、満点の97.66%が、高密度の地上真理点雲のシーンと比較して5cmの範囲内にあることが明らかとなった。これらの結果は,車両閉塞による都市景観の空隙完成と再建における提案モデルの有効性を裏付けるものである。

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