本研究では、マルチビームエコーサウンダー(MBES)データのノイズ除去手法として、スコアベースの点群ノイズ除去ネットワークを提案している。
まず、実際のAUV調査データを用いて手動でクリーニングを行い、ノイズフリーの地形データを作成する。これをグラウンドトゥルースとして、ノイズ付きのMBESデータからスコアを学習するネットワークを訓練する。
スコアネットワークは、ノイズ付きの点の周辺の点群の特徴を学習し、ノイズフリーの点との相対的な高さ差を表すスコアを出力する。このスコアを用いて、ノイズ付きの点をグラデーションアセントによって徐々にノイズフリーの位置に移動させることで、ノイズ除去を行う。
また、スコアのみでは極端なアウトライアを完全に除去できないことがわかったため、スコアベースのノイズ除去に加えて、平均値補間による処理を組み合わせることで、さらなるノイズ除去性能の向上を図っている。
提案手法は、従来の半自動的なアウトライア除去手法と比較して、アウトライア検出の精度とリコールが高いことが示された。ノイズ除去の性能も、従来手法と同等以上の結果が得られている。
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by Li Ling, Yip... lúc arxiv.org 09-23-2024
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