Thông tin tài liệu
Nhan đề : | Feature Detection With a Constant FAR in Sparse 3-D Point Cloud Data |
Tác giả: | Lühr Daniel |
Người tham gia: | Adams Martin Houshiar Hamidreza Borrmann Dorit Nüchter Andreas |
Năm xuất bản : | 2019 |
Nhà xuất bản : | IEEE Xplore |
Tóm tắt : | The detection of markers or reflectors within point cloud data (PCD) is often used for 3-D scan registration, mapping, and 3-D environmental modeling. However, the reliable detection of such artifacts is diminished when PCD is sparse and corrupted by detection and spatial errors, for example, when the sensing environment is contaminated by high dust levels, such as in mines. In the radar literature, constant false alarm rate (CFAR) processors provide solutions for extracting features within noisy data; however, their direct application to sparse, 3-D PCD is limited due to the difficulty in defining a suitable noise window. Therefore, in this article, CFAR detectors are derived, which are capable of processing a 2-D projected version of the 3-D PCD or which can directly rocess the 3-D PCD itself. Comparisons of their robustness, with respect to data sparsity, are made with various state-of-the-art feature detection methods, such as the Canny edge detector and random sampling consensus (RANSAC) shape detection methods. |
Mô tả: | Constant false alarm rate (CFAR), feature detection, point cloud data (PCD), radar. |
URI: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/9718 |
Nguồn trực tuyến: | https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2950292 |
Trong bộ sưu tập: | Tài liệu hỗ trợ nghiên cứu khoa học |
XEM MÔ TẢ
42
XEM & TẢI
10
Danh sách tệp tin đính kèm:
Bạn đọc là cán bộ, giáo viên, sinh viên của Trường Đại học Thuỷ Lợi cần đăng nhập để Xem trực tuyến/Tải về
Khi sử dụng tài liệu trong thư viện số bạn đọc phải tuân thủ đầy đủ luật bản quyền.