title: Global registration of LiDAR point clouds
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Коробкин Михаил Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Korobkin Mihail Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Стрельцова Александрина Андреевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Strelcova Aleksandrina Andreevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Шалымов Дмитрий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Salymov Dmitrij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:50:00Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:50:00Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 068927
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40180
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Сопоставление облаков точек – процесс совмещения нескольких облаков точек в единую систему координат. Задача сопоставления играет ключевую роль в ряде приложений компьютерного зрения. Несмотря на появление в последние десятилетия многочисленных работ по этой теме, сопоставление облаков точек по-прежнему остаётся сложной задачей. В данной работе предложен алгоритм сопоставления, использующий новый метод фильтрации соответствий между точками. Кроме того, реализована метрика оценки параметров преобразования, комбинирующая существующие метрики. Наконец, разработан метод конструирования локальных систем координат дескриптора, использующий известное направление гравитации. Предложенный алгоритм сопоставления демонстрирует качественные результаты на крупномасштабных облаках точек, полученных с помощью лазерных сканеров.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Registration is a transformation estimation problem between two point clouds, which plays a crucial role in various computer vision applications. Although numerous solutions have been proposed in recent decades, registration remains a challenging task. In this paper a feature-based registration algorithm with a new correspondence filtering method is proposed. In addition, a new hypothesis evaluation metric, which combines existing ones, is formed. Finally, an approach for constructing local reference frames  with the application of known gravity direction is developed. The resulting algorithm demonstrates decent results on large-scale terrestrial laser scanner point clouds.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Сопоставление облаков точек
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Соответствия между точками
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Локальные системы координат
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Оценка гипотез
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Point cloud registration
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Point correspondences
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Local reference frames
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Hypothesis evaluation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Global registration of LiDAR point clouds
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Глобальное сопоставление LiDAR облаков точек
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st068927.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40180/2/st068927.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 8,64 MB
resources.filename: reviewSV_st068927_Strelcova_Aleksandrina_Andreevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40180/3/reviewSV_st068927_Strelcova_Aleksandrina_Andreevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,6 kB