THE CLASSIFICATION OF UNDERWATER OBJECT USING POINT CLOUD DEEP LEARNING WITH 3D CAD AND COMPUTER GRAPHICS LIGHTING
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Le résumé fourni par la source
本論文は，自律航行型無人ロボットに搭載したナローマルチビーム測深機から得られる水中点群データに対して，点群深層学習手法を適用して水中構造物の物体分類を高精度かつ効率的に行う方法を提案するものである．具体的には，水中構造物の三次元CADモデルから点群のトレーニングデータを生成する際に，CG技術のライティング効果を活用した自動生成手法を構築し，さらにその部分モデルであるカットモデルを追加することで，その作業効率と物体分類の正解精度の向上を実現する手法を提案している．提案手法によって生成したトレーニングデータを点群深層学習フレームワークであるPointNet++に適用し，実際の水中物体の分類精度を評価することで，本手法の妥当性と有効性を検証した．
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- THE CLASSIFICATION OF UNDERWATER OBJECT USING POINT CLOUD DEEP LEARNING WITH 3D CAD AND COMPUTER GRAPHICS LIGHTING 三次元CADとCGライティング技術を用いた点群深層学習による水中物体分類
- Date Crossref
- 01/01/2024
- Éditeur
- Japan Society of Civil Engineers
- Type
- journal-article
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Les sujets associés
Remote Sensing and LiDAR Applications