Metody wykrywania obiektów w chmurze punktów

• Autorzy: Zator S. , Michalski P.

Warianty tytułu

EN

Point cloud object detecting methods

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł prezentuje aktualny stan wiedzy w dziedzinie przetwarzania chmur punktów pod kątem wykrywania obiektów typu prymityw. Działanie algorytmu zostało zweryfikowane na podstawie danych rzeczywistych uzyskanych w wyniku skanowania obiektów rzeczywistych skanerem laserowym Trimble FX. Autorzy zaproponowali własną metodę hybrydową pozwalającą wykryć określone typy obiektów poprzez przetwarzanie pojedynczej linii skanu. Przedstawiono wady i zalety takiego podejścia.

EN

In this paper the current state of knowledge in the field of point cloud processing for the detection of primitive objects is presented. The first section presents the main parameters of a scanning device and describes the methodology of making measurements. The next section provides an overview of the most popular methods for the certain shape objects detection in the point cloud. For each method, there are presented the basic principles that must comply with the data that can be used. The used data were a scene containing simple shaped objects such as a cylinder, a plane. The authors propose their own approach based on the processing of a single scan line. The method is based on the assumption that the scanned scene consists of a set of points forming lines parallel to each other. One line corresponds to one rotation of the scanning mirror furnishing. The lines are considered independently for the first stage of the algorithm. For each line the search step is performed, for a simple object such as a line or an arc. After suitable transformation of the coordinate system, each line can be simplified from 3D to 2D. The search is based on the usage of the Hough Transform for 2D objects. The results from the single lines are grouped into clusters, and then comparison with the results of the adjacent lines were made. The final step is to separate segments within the adjacent line. The result is a group of points corresponding to the set criterion.

Słowa kluczowe

PL

skaning laserowy; pomiary precyzyjne; pomiar odległości; detekcja obiektów; identyfikacja obiektów

EN

laser scanning; measurement precision; distance measurement; object detection; object identification

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 60, nr 10
• Strony: 862--864
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Zator S.

• Politechnika Opolska, Sosnkowskiego 31, 45-272 Opole

autor

Michalski P.

• Politechnika Opolska, Sosnkowskiego 31, 45-272 Opole

Bibliografia

• [1] Jarząbek-Rychard M., Borkowski A.: Porównanie algorytmów RANSAC oraz rosnących płaszczyzn w procesie segmentacji danych lotniczego skaningu lotniczego, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, Vol. 21, Wrocław, 2010.
• [2] Rabbani T. S.: Automatic Reconstruction of Industrial Installations Using Point Clouds and Images, Publications on Geodesy 62, Delft, May 2006.
• [3] Borrmann D., Elseberg J., Lingemann, K., Nüchter A.: The 3D Hough Transform for Plane Detection in Point Clouds: A Review and a new Accumulator Design, 3D Res. 02, 02003, 2011.
• [4] Żorski W.: Metody segmentacji obrazów oparte na transformacie Hougha, Instytut Automatyki i Robotyki. Wydział Cybernetyki. Wojskowa Akademia Techniczna, 2000.