摘要
サイズの品質検査は完成した家屋を引き渡す前の必要な手順ですが、従来の手動検査方法は時間と労力を要します。地上レーザースキャナーを使用した自動サイズ品質検査がより注目される中、室内での多視点ポイントクラウドの自動登録がより重要になります。室内に標的を配置する効率は低く、完成した家屋の内部には多くの繰り返し構造があり、単に自然な幾何学的要素や俯瞰図に依存することは適していません。標的のない登録に提案された深層学習ベースの室内多視点ポイントクラウド自動登録手法：PointAFニューラルネットワークを使用してスキャンされたポイントクラウドデータを意味論的に分割し、インスタンス分割を行い、異なる構造のポイントクラウドインスタンスを取得する；ドアインスタンスを使用して2つずつ登録し、変換パラメータを計算し、重なりの信頼度や衝突制約に基づく評価関数を使用して誤った一致を除去し、木構造に基づく順次登録手法を使用して多視点登録を完了する。検証実験と比較実験では、21のステーションから成る2つの完成した家屋のスキャンポイントクラウドデータを使用し、提案手法の効果と精度を検証しました。
关键词
レーザースキャナー;ポイントクラウド登録;室内シーン;深層学習;ポイントクラウド分割