모바일 LiDAR 기반의 전송선 실시간 식별

초록. 이 논문은 라이다(LiDAR) 실시간 모바일 스캔을 통해 획득한 전송선의 3D 점 구름을 식별하는 방법을 제안합니다. LiDAR로 얻어진 점 구름의 단일 프레임은 희박하기 때문에, 이 방법은 동적 점 구름 등록을 위한 칼만 필터링과 함께 슬라이딩 공간 윈도우 전략을 사용합니다. 그런 다음, 균일 샘플링과 지역 특징 집합(LFA)을 활용하는 3D 점 구름 딥러닝 신경망을 전송선 객체를 위해 특별히 설계합니다. 이 네트워크는 긴 스팬 객체와 대량의 점 구름 문제를 처리합니다. 마지막으로, 빠른 유클리드 군집화 알고리즘을 통해 의미적으로 분할된 3D 점 구름의 상단-하향 투영에서 인스턴스화된 전송선 객체가 추출됩니다. 실험 결과, 이 방법은 LiDAR 모바일 스캔을 통해 얻은 전송선의 3D 점 구름 데이터셋에서 94.7%의 분류 정확도와 81.6%의 평균 교차 비율을 달성하여, 전송선 객체의 실시간 식별 및 거리 측정 능력을 검증합니다.