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Auteur Heyang Thomas Li |
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3D lidar point-cloud projection operator and transfer machine learning for effective road surface features detection and segmentation / Heyang Thomas Li in The Visual Computer, vol 38 n° 5 (May 2022)
[article]
Titre : 3D lidar point-cloud projection operator and transfer machine learning for effective road surface features detection and segmentation Type de document : Article/Communication Auteurs : Heyang Thomas Li, Auteur ; Zachary Todd, Auteur ; Nikolas Bielski, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1759 - 1774 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] espace image
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] route
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] signalisation routièreRésumé : (auteur) The classification and extraction of road markings and lanes are of critical importance to infrastructure assessment, planning and road safety. We present a pipeline for the accurate segmentation and extraction of rural road surface objects in 3D lidar point-cloud, as well as a method to extract geometric parameters belonging to tar seal. To decrease the computational resources needed, the point-clouds were aggregated into a 2D image space before being transformed using affine transformations. The Mask R-CNN algorithm is then applied to the transformed image space to localize, segment and classify the road objects. The segmentation results for road surfaces and markings can then be used for geometric parameter estimation such as road widths estimation, while the segmentation results show that the efficacy of the existing Mask R-CNN to segment needle-type objects is improved by our proposed transformations. Numéro de notice : A2022-376 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s00371-021-02103-8 Date de publication en ligne : 28/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00371-021-02103-8 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100627
in The Visual Computer > vol 38 n° 5 (May 2022) . - pp 1759 - 1774[article]