{"title":"Semantična segmentacija aerolaserskih oblakov točk in centriranje višin globalnih soseščin","authors":"Jernej Nejc Dougan, Krištof Oštir, Mateja Kristan","doi":"10.31449/upinf.vol28.num3.100","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Aerolaserski oblaki tock so pomemben vir informacij v številnih prostorskih aplikacijah, kot na primer pri izdelavi digitalnih modelov terena ali kartiranju in popisu sredstev kriticne infrastrukture. Semantična segmentacija se lahko uporablja v vecini procesnih tokov obdelave aerolaserskih oblakov točk. V zadnjih letih najboljše rezultate za semanticno segmentacijo in klasifikacijo dosegajo metode globokega učenja. Na kakovost segmentacije med drugim vpliva izbor sosešcine točk in centriranje višine. V članku predstavimo in evalviramo razlicne metode za centriranje višin. Preizkuse smo izvedli na podatkovni zbirki ISPRS 3D Semantic Labelling, kjer smo s preprosto metodo centriranja najmanjše višine izboljšali rezultat za skoraj dva procenta.","PeriodicalId":393713,"journal":{"name":"Uporabna informatika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-10-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Uporabna informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31449/upinf.vol28.num3.100","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Aerolaserski oblaki tock so pomemben vir informacij v številnih prostorskih aplikacijah, kot na primer pri izdelavi digitalnih modelov terena ali kartiranju in popisu sredstev kriticne infrastrukture. Semantična segmentacija se lahko uporablja v vecini procesnih tokov obdelave aerolaserskih oblakov točk. V zadnjih letih najboljše rezultate za semanticno segmentacijo in klasifikacijo dosegajo metode globokega učenja. Na kakovost segmentacije med drugim vpliva izbor sosešcine točk in centriranje višine. V članku predstavimo in evalviramo razlicne metode za centriranje višin. Preizkuse smo izvedli na podatkovni zbirki ISPRS 3D Semantic Labelling, kjer smo s preprosto metodo centriranja najmanjše višine izboljšali rezultat za skoraj dva procenta.
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
分享
求助内容：
应助结果提醒方式：
扫码关注我们
