تصنيف ورسم خرائط دلالية للبيئات الحضرية

في هذه الورقة، نتناول مشكلة تصنيف الكائنات في البيئات الحضرية استنادًا إلى بيانات الليزر والرؤية. نقترح إطارًا قائمًا على مجالات عشوائية شرطية (CRFs)، وهي أداة نمذجة مرنة تسمح بتمثيل الارتباطات المكانية والزمانية بين عوائد الليزر. يتم دمج الميزات البصرية المستخرجة من الصور الملونة بالإضافة إلى الميزات الشكلية المستخرجة من مسح الليزر ثنائي الأبعاد في عملية التقدير. تحتوي الورقة على التطورات الجديدة التالية: (1) صيغة احتمالية لمشكلة استغلال الاعتماديات المكانية والزمانية لتحسين التصنيف؛ (2) ثلاث طرق للتصنيف في خرائط دلالية ثنائية الأبعاد؛ (3) خوارزمية تعلم شبه مُراقب جديدة لتدريب CRFs من البيانات المعنونة جزئيًا؛ (4) دمج المُصنفات المحلية مع CRFs لإجراء اختيار الميزات على متجهات الميزات عالية الأبعاد. تم تقييم النظام بشكل واسع على مجموعتين بيانات مختلفتين تم الحصول عليهما في مدينتين مختلفتين باستخدام حساسات مختلفة. تم تحقيق دقة بنسبة 91% على مشكلة من سبع فئات. كما تم تطبيق المُصنف على إنشاء خريطة دلالية بطول 3 كم.