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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 231 - 235 (5page)
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The indoor modeling from unstructured 3D point clouds has been a challenging task and ongoing research. It supports various fields such as building information model (BIM), navigation inside of buildings, and 2D and 3D floorplan generation. The 2D methods of indoor modelling highly depends on 2D image which has to contain clear wall boundaries as well as high-quality pixels. It becomes more challenging on noisy 3D point cloud data. In this paper, we propose fully automate method to generate approximate 2D image for more accurate indoor modelling. The proposed method consists of three main parts. The first part is to simplify input data that denoise and remove some outliers from unstructured 3D point clouds without changing innate structure or orientation information. The second part is to up sample points for missing points in extracted plane and nearby edges. The last part is to generate 2D image. Our method generates high quality image in low computational cost. We experimented the proposed method on 3D point clouds of residential and house building.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Proposed method
3. Experiments
4. Conclusions and Future Work
References
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