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  1. 030 理工学 Science & engineering
  2. 学術雑誌掲載論文

測定点群を用いた建造物モデリングのための特徴線抽出法と特徴線マッチング法

https://iwate-u.repo.nii.ac.jp/records/10211
https://iwate-u.repo.nii.ac.jp/records/10211
87c4e080-7a83-446b-a51e-c780cab46465
名前 / ファイル ライセンス アクション
jsas-v5n3p80-91.pdf jsas-v5n3p80-91.pdf (2.5 MB)
jsas-v5n3p80-91.avi jsas-v5n3p80-91.avi (36.9 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2013-01-17
タイトル
タイトル 測定点群を用いた建造物モデリングのための特徴線抽出法と特徴線マッチング法
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 位置合わせ
キーワード
主題Scheme Other
主題 単位点群
キーワード
主題Scheme Other
主題 特徴線群
キーワード
主題Scheme Other
主題 3次元デプスエッジ
キーワード
主題Scheme Other
主題 点列セグメント
キーワード
主題Scheme Other
主題 Registration
キーワード
主題Scheme Other
主題 Unit Point Cloud
キーワード
主題Scheme Other
主題 Feature Lines Group
キーワード
主題Scheme Other
主題 3D Depth Edge
キーワード
主題Scheme Other
主題 Segment of Points
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 金野, 哲士

× 金野, 哲士

金野, 哲士

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今野, 晃市

× 今野, 晃市

今野, 晃市

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藤本, 忠博

× 藤本, 忠博

藤本, 忠博

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千葉, 則茂

× 千葉, 則茂

千葉, 則茂

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著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 63231
姓名 KONNO, Tetsuji
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 63232
姓名 KONNO, Kouichi
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 63233
姓名 FUJIMOTO, Tadahiro
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 63234
姓名 CHIBA, Norishige
著者(機関)
値 岩手大学
登録日
日付 2013-01-17
書誌情報 芸術科学会論文誌

巻 5, 号 3, p. 80-91, 発行日 2006-09-20
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1347-2267
Abstract
内容記述タイプ Other
内容記述 仮想空間上に実空間の建造物をモデリングする手段として,建造物の形状を表す複数の測定点群を,自動的に配置する位置合わせ手法がある.点群位置
合わせ手法は,点ベースの手法と特徴量ベースの手法に分類される.点ベースの手法は,位置合わせの精度が高いという利点があるが,計算量が膨大である.
一方,特徴量ベースの手法は,点ベースの手法よりも計算量が圧倒的に少ないが,位置が合う特徴量を抽出するのが困難である.本論文では,位置合わせに
有効な特徴量を安定的に抽出し,複数の方向から測定した点群を同一の3次元空間へ配置するための手法を提案する.本研究では,建造物の直線的な特
徴に着目し,測定点群から直線的な特徴線を抽出する.複数の測定点群に対して,効率的なマッチング手法を用いて,特徴線同士が一致するような幾何変
換を求めることで,点群位置合わせを行う.大型レンジセンサを用いて測定された実際の建造物の点群に対して,本手法を適用し有効性を確認した.
Abstract
内容記述タイプ Other
内容記述 As one of modeling methods of representing the real world into virtual space, registration methods that automatically match a set of measured point clouds have been proposed. Point cloud registration methods are classified into point-based methods and feature extraction methods. Although the point-based methods are more accurate than the feature extraction methods, the calculation cost of the registration is large. The feature extraction methods have a lower calculation cost, but the extraction of the coincident features is very difficult. In this paper, we propose a registration method that extracts feature lines and matches point clouds measured from different directions. Because feature lines are extracted, this method is suitable to model buildings, since they naturally
unveil linear features. After the extraction, our method efficiently matches a set of measured point clouds by applying the geometrical transformation, so that the feature lines coincide. We demonstrate that our method works well for point clouds obtained by measuring real buildings using a range sensor.
出版者
出版者 芸術科学会
その他のタイトル
その他のタイトル Feature Line Extraction and Matching for Modeling Artificial Buildings Using Measured Point Clouds
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-05-15 14:45:46.785285
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