title: LiDAR point cloud segmentation based on image segmentation
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Галочкин Савелий
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Galockin Savelij
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Вивдич Софья Андреевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Vivdic Sofa Andreevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Литвинов Юрий Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Litvinov Urij Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:50:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:50:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 088039
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46442
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Для беспилотной навигации важной задачей является сегментация объектов в лидарных облаках. Для этого используются нейронные сети, которым необходимы большие объемы сегментированных данных для обучения, основной поставщик которых - дорогостоящая ручная разметка. Разметчики работают с плотными облаками, на обработку которых большинство существующих алгоритмов не направлены. Беспилотные автомобили также оснащены камерами, в автоматической разметке снимков которых достигнуты близкие к истинной сегментации результаты. В данной работе предлагается алгоритм сегментации плотных лидарных облаков на основе разметки изображений, которая используется как первичное предсказание сегментации. После выполнения многоступенчатой обработки проводится кластеризация алгоритмом GraphCut. Экспериментальное исследование, проведенное на наборе данных KITTI, показывает превосходство разработанного алгоритма над аналогами, которые не используют снимки камеры, в точности и полноте разметки.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: For autonomous driving, an important task is the segmentation of objects in LiDAR point clouds. For this purpose, neural networks are used, which require large volumes of segmented data for training, the main source of which is expensive manual segmentation. Annotators work with dense clouds, which most existing algorithms are not designed to process. Self-driving cars are also equipped with cameras, whose automatic image segmentation has achieved close to ground truth. This paper proposes a dense LiDAR point cloud segmentation algorithm based on image segmentation, which is used as the primary segmentation prediction. After performing multi-stage processing, clusters are generated using GraphCut algorithm. Experiments conducted on the KITTI dataset show the superiority of the developed algorithm over analogues that do not use camera images in accuracy and completeness of the segmentation.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: облака точек
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сегментация облаков точек
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: лидар
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: беспилотная навигация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сегментация изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: lidar point cloud
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: point cloud segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: lidar
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: autonomous driving
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: image segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: LiDAR point cloud segmentation based on image segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка алгоритма сегментации облаков LiDAR на основе сегментации изображений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Vivdich_report_vkr.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46442/2/Vivdich_report_vkr.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,07 MB
resources.filename: reviewSV_Vivdic_otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46442/3/reviewSV_Vivdic_otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 101,96 kB
resources.filename: reviewSV_st088039_Vivdic_Sofa_Andreevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46442/4/reviewSV_st088039_Vivdic_Sofa_Andreevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,17 kB