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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Ki-Won Oh (KOREATECH) Kang-Sun Choi (KOREATECH)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.4 No.6
발행연도
2015.12
수록면
403 - 406 (4page)

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In this paper, we propose a supervoxel clustering–based staircase extraction algorithm to obtain poses and dimensions of staircases from a point cloud. In order to effectively reduce the candidate points and accelerate supervoxel clustering, large planes in the scene, such as walls, floors, and ceilings, are eliminated while scanning the environment. Next, staircase candidates with small planes are initially estimated using supervoxel clustering. Then, parameter values for the staircases are refined, and higher staircases that remain undetected due to occlusion are predicted and generated virtually. Experimental results show that staircases are detected accurately and predicted successfully.
#Staircase #Plane detection #Supervoxel clustering #Prediction #Point cloud

목차

Abstract
1. Introduction
2. Proposed Method
3. Experimental Results and Conclusions
References

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