Semantična segmentacija aerolaserskih oblakov točk in centriranje višin globalnih soseščin

Jernej Nejc Dougan; Krištof Oštir; Matej Kristan

doi:10.31449/upinf.100

Authors

Jernej Nejc Dougan Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko
Krištof Oštir Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo
Matej Kristan

DOI:

https://doi.org/10.31449/upinf.100

Keywords:

aerial laser scanning, deep learning, point clouds, semantic segmentation

Abstract

Aerial laser scanning point clouds are an important data source in many geospatial applications such as
digital terrain model generation or asset mapping of critical infrastructure. Semantic segmentation can
be used in majority of point cloud processing pipelines. Current state-of-the-art methods for semantic
segmentation and classification are based on deep learning. Quality of semantic segmentation depends
also on neighbourhood selection and elevation centring. In this paper, we propose and evaluate different
methods for elevation centring. Experiments on ISPRS 3D Semantic Labelling show that use of a minimal
elevation centring increases results by nearly two percents.

Author Biographies

Jernej Nejc Dougan, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko

Jernej Nejc Dougan je magistriral leta 2015 na Fakulteti za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani. Trenutno obiskuje doktorski študij na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani. Zaposlen je na podjetju Flycom Technologies d.o.o., kjer se raziskovalno ukvarja z metodami globokega učenja za obdelavo oblakov točk in drugimi analizami in obdelavami prostorskih podatkov.

Krištof Oštir, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo

Krištof Oštir, prof. dr., je doktoriral leta 2000 na Fakulteti za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani. Kot predavatelj je zaposlen na Fakulteti za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani, kjer predava več do- in podiplomskih predmetov s področja geoinformatike, opazovanja Zemlje in obdelave podatkov. Glavno področje njegovega dela je optično in radarsko daljinsko zaznavanje. Opravljal je študije površja z radarsko interferometrijo, se ukvarjal z izdelavo digitalnih modelov višin, rabo in pokrovnostjo tal, po-obdelavo in mehko klasifikacijo. Ukvarja se z razvojem tehnologije malih satelitov za opazovanje Zemlje.

Matej Kristan

Matej Kristan, izr. prof. dr., je doktoriral leta 2008 na Fakulteti za elektrotehniko Univerze v Ljubljani. Trenutno je član Laboratorija za umetne vizualne spoznavne sisteme (LUVSS) ter izredni profesor na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani. Njegovo raziskovalno področje obsega računalniški vid s poudarkom na vizualnem sledenju in semantični segmentaciji ter računalniškem vidu za avtonomne mobilne robote.