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Segmentierung von multimodalen Laserscanner-Daten im Außenbereich und Terrain-Klassifikation

 
: Doll, Thomas
: Plöger, P.; Kraetzschmar, G.K.; Rome, E.

:
Fulltext urn:nbn:de:0011-n-4390286 (20 MByte PDF)
MD5 Fingerprint: eb08b16419f40c1c7bf2e3770a4efcaf
Created on: 4.4.2017


Sankt Augustin, 2014, X, 78 pp.
Sankt Augustin, Hochschule Bonn-Rhein-Sieg, Master Thesis, 2014
German
Master Thesis, Electronic Publication
Fraunhofer IAIS ()

Abstract
In der vorliegenden Arbeit wird ein Verfahren zur Segmentierung von Außenszenen und Terrain-Klassifkation entwickelt. Dazu werden 360 Grad-Laserscanner-Aufnahmen von Straßen, Gebäudefassaden und Waldwegen aufgenommen. Von diesen Aufnahmen werden verschiedene visuelle Repräsentationen in 2D erstellt. Dazu werden die Distanzinformationen und Winkelübergänge der Polarkoordinaten, die Remissionswerte und der Normalenvektor eingesetzt. Die Berechnung des Normalenvektors wird über ein modernes Verfahren mit einerniedrigen Laufzeit durchgeführt. Anschließend werden Oberflächeneigenschaften innerhalb einer Punktwolke analysiert und vier Klassen unterschieden: Untergrund, Vegetation, Hindernis und Himmel. Die Segmentierung und Klassifkation geschieht in einem Schritt. Dazuwird die Varianz auf den N ormalen über eine Filtermaske berechnet und ein Deskriptor erstellt. Der Deskriptor beinhaltet die Normalenvektoren und die Normalenvarianz fürdie x-, y- und z-Achse. Die Ergebnisse werden als Überblendung auf dem Remissionsbilddargestellt. Die Auswertung wird über eigens erstellte Ground-Truth-Daten vorgenommen. Dazu wird das Remissionsbild genutzt und der Ground-Truth mit verschiedenen Farben eingezeichnet. Die Klassifkationsergebnisse sind in Precision-Recall-Diagrammen dargestellt

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-439028.html