点群処理

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マルチビームエコーサウンダーデータには1-25%のノイズが含まれており、これを自動的に除去する手法が必要とされている。本研究では、3Dの点群ノイズ除去手法を応用し、スコアベースのネットワークを用いてマルチビームデータのアウトライア検出とノイズ除去を行う。

提案手法は、事前の表面再構築なしに、点群の顕著な構造的特徴と全体的な形状を保持しながら、点群を大幅に簡略化することができる。

本研究は、実在の建物点群データを用いた新しい点群補完ベンチマーク「Building-PCC」を提案し、最新の深層学習手法の性能を包括的に評価することで、建物点群補完の課題を明らかにし、3Dジオインフォメーション分野への応用を促進することを目的としている。

VecKMは、局所点群の記述力、ノイズに対する頑健性、計算効率に優れた新しいエンコーダである。点群の局所幾何学的特徴を効率的にベクトル化し、線形時間・空間計算を実現する。

少数の画像から点群を再構築し、点群レンダリングの拡散ベースのフィルタリングを使用して点群の雑音を除去する手法を提案する。

点群をユークリッドグラフとして表現し、k-EWLテストを適用することで、点群の完全な分類が可能である。

カテゴリ情報を必要とせず、幾何学的特徴を活用した点群の姿勢推定手法を提案する。

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