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从TLS点云中通过2D细分投影从TLS点云中清除人类噪音

Fuga Komura¹, Daisuke Yoshida¹, Ryosei Ueda²

¹Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University, Osaka 558-8585, Japan.

Sensors (Basel, Switzerland)

|February 27, 2026

概括

本研究提出了一种自动化框架,可以从地面激光扫描 (TLS) 点云中去除人类噪音. 几何意识方法实现了高精度,提高了数字双胞胎和文化遗产文档的效率.

科学领域:

地理学工程工程地质学
计算机视觉计算机视觉
3D数据处理 3D数据处理

背景情况:

陆地激光扫描 (TLS) 产生了对数字双胞胎和文化遗产至关重要的大型点云.
手动从TLS数据中删除人类噪音是低效和耗时的.
需要自动化方法来改进TLS点云的处理.

研究的目的:

在TLS点云中开发一个对几何意识的框架,用于自动消除人类噪音.
为了验证框架对现实世界户外TLS数据集的有效性.
评估该方法的性能与现有的动态物体移除技术相比.

主要方法:

使用了You Only Look Once (YOLO) v8用于对人类进行二维实例细分.
将2D面具投射到3D空间,并应用多阶段几何过 (DBSCAN,PCA).
引入了"几何门",以减轻再投影错误和背景结构.

主要成果:

通过精度/回忆/IoU 达到 0.9502/0.9014/0.8607 (OMU) 和 0.8912/0.9028/0.8132 (JM) 的高噪声消除精度.
在没有参数重新校准的情况下,在移动映射系统 (MMS) 数据上表现出稳定的性能.
与DUFOMap和BeautyMap相比,显示了竞争性的召回和减少了对静态结构的过度移除.

结论:

拟议的几何意识框架有效地自动化了从TLS点云中去除人类噪声.
该方法为大规模的TLS数据处理提供了实际效率.
公开发布的数据集支持该领域的进一步研究.

关键词:

3D点云是一个3D点云.在DBSCAN中,可以使用DBSCAN.在 TLS 中使用 TLS.深度学习是一种深度学习.图像识别功能图像识别功能消除噪音消除噪音消除噪音主要组件分析的主要组件分析

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