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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 780 - 785 (6page)
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The identification of granular materials is a crucial ability for automating construction machinery. Current point clouds segmentation methods struggle to segment shapeless objects, such as sand piles, due to sparse features. A real-time semantic sparse point cloud segmentation framework based on multi-view method is developed using a multi-sensor fusion SLAM algorithm with visual odometry. This approach has inherent semantic mapping errors caused by external calibration, dynamic pose estimation, and image segmentation. To enhance segmentation accuracy, a grid-space optimization algorithm has been proposed. The first step involves finding the incorrect segmented points by checking the pixel-depth gradient in grid space. Secondly, depth density clustering are applied to these points for re-segmentation. Our algorithm was tested on gravel and sand piles in construction scenarios. The experimental results demonstrated that our segmentation strategy can effectively segment granular objects. Furthermore, our two-step scanning and re-segmentation methods can significantly improve the performance of point cloud semantic segmentation.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHODOLOGY
3. EXPERIMENTS
4. CONCLUSION AND FUTUREWORK
REFERENCES
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