Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2021.10a
/
pp.422-424
/
2021
In this paper, it leads the approach of fusing multiple RGB cameras for visual objects recognition based on deep learning with convolution neural network and 3D Light Detection and Ranging (LiDAR) to observe the environment and match into a 3D world in estimating the distance and position in a form of point cloud map. The goal of perception in multiple cameras are to extract the crucial static and dynamic objects around the autonomous vehicle, especially the blind spot which assists the AV to navigate according to the goal. Numerous cameras with object detection might tend slow-going the computer process in real-time. The computer vision convolution neural network algorithm to use for eradicating this problem use must suitable also to the capacity of the hardware. The localization of classified detected objects comes from the bases of a 3D point cloud environment. But first, the LiDAR point cloud data undergo parsing, and the used algorithm is based on the 3D Euclidean clustering method which gives an accurate on localizing the objects. We evaluated the method using our dataset that comes from VLP-16 and multiple cameras and the results show the completion of the method and multi-sensor fusion strategy.
Han, Jehee;Jang, Minseo;Han, Hyungseo;Jo, Hyoungjun;Shin, Do Hyoung
Journal of KIBIM
/
v.14
no.2
/
pp.1-12
/
2024
The paper proposes a methodology that combines the Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm and the Point Cloud Encoder-Decoder Network (PCEDNet) algorithm to automatically extract the length of infrastructure elements from point cloud data acquired through 3D LiDAR scans of retaining walls. This methodology is expected to significantly improve time and cost efficiency compared to traditional manual measurement techniques, which are crucial for the data-driven analysis required in the precision-demanding construction sector. Additionally, the extracted positional and dimensional data can contribute to enhanced accuracy and reliability in Scan-to-BIM processes. The results of this study are anticipated to provide important insights that could accelerate the digital transformation of the construction industry. This paper provides empirical data on how the integration of digital technologies can enhance efficiency and accuracy in the construction industry, and offers directions for future research and application.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
/
v.23
no.6
/
pp.542-553
/
2020
Virtual world and simulation need large scale map rendering. However, rendering too many vertices is a computationally complex and time-consuming process. Some game development companies have developed 3D LOD objects for high-speed rendering based on distance between camera and 3D object. Terrain physics simulation researchers need a way to recognize the original object shape from 3D LOD objects. In this paper, we proposed simply automatic LOD framework using point cloud data (PCD). This PCD was created using a 6-direct orthographic ray. Various experiments are performed to validate the effectiveness of the proposed method. We hope the proposed automatic LOD generation framework can play an important role in game development and terrain physic simulation.
In this paper, two reconstructed point cloud sets with the information of 3D features are analyzed. For a certain 3D reconstruction of the interior of a building, the first image set is taken from the sequential passive camera movement along the regular grid path and the second set is from the application of the laser scanning process. Matched key points over all images are obtained by the SIFT(Scale Invariant Feature Transformation) algorithm and are used for the registration of the point cloud data. The obtained results are point cloud number, average density of point cloud and the generating time for point cloud. Experimental results show the necessity of images from the additional sensors as well as the images from the camera for the more accurate 3D reconstruction of the interior of a building.
In recent years, in the fields of smart cities and digital twins, research on model generation is increasing due to the advantage of acquiring actual 3D coordinates by using point clouds. In addition, there is an increasing demand for a solid model that can easily modify the shape and texture of the building. In this paper, we propose a method to create a clustered solid building model based on point cloud data. The proposed method consists of five steps. Accordingly, in this paper, we propose a method to create a clustered solid building model based on point cloud data. The proposed method consists of five steps. In the first step, the ground points were removed through the planarity analysis of the point cloud. In the second step, building area was extracted from the ground removed point cloud. In the third step, detailed structural area of the buildings was extracted. In the fourth step, the shape of 3D building models with 3D coordinate information added to the extracted area was created. In the last step, a 3D building solid model was created by giving texture to the building model shape. In order to verify the proposed method, we experimented using point clouds extracted from unmanned aerial vehicle images using commercial software. As a result, 3D building shapes with a position error of about 1m compared to the point cloud was created for all buildings with a certain height or higher. In addition, it was confirmed that 3D models on which texturing was performed having a resolution of less than twice the resolution of the original image was generated.
This paper suggests the method of the spherical signature description of 3D point clouds taken from the laser range scanner on the ground vehicle. Based on the spherical signature description of each point, the extractor of significant environmental features is learned by the Deep Belief Nets for the urban structure classification. Arbitrary point among the 3D point cloud can represents its signature in its sky surface by using several neighborhood points. The unit spherical surface centered on that point can be considered to accumulate the evidence of each angular tessellation. According to a kind of point area such as wall, ground, tree, car, and so on, the results of spherical signature description look so different each other. These data can be applied into the Deep Belief Nets, which is one of the Deep Neural Networks, for learning the environmental feature extractor. With this learned feature extractor, 3D points can be classified due to its urban structures well. Experimental results prove that the proposed method based on the spherical signature description and the Deep Belief Nets is suitable for the mobile robots in terms of the classification accuracy.
Recently, with the development of three-dimensional scanning devices and multi-dimensional array cameras, research is continuously conducted on techniques for handling three-dimensional data in application fields such as AR (Augmented Reality) / VR (Virtual Reality) and autonomous traveling. In particular, in the AR / VR field, content that expresses 3D video as point data has appeared, but this requires a larger amount of data than conventional 2D images. Therefore, in order to serve 3D point cloud content to users, various technological developments such as highly efficient encoding / decoding and storage, transfer, etc. are required. In this paper, V-PCC bit stream created using V-PCC encoder proposed in MPEG-I (MPEG-Immersive) V-PCC (Video based Point Cloud Compression) group, It is defined by the MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) standard, and provides to be composed of segments. Also, in order to provide the user with the information of the 3D coordinate system, the depth information parameter of the signaling message is additionally defined. Then, we design a verification platform to verify the technology proposed in this paper, and confirm it in terms of the algorithm of the proposed technology.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.17
no.2
/
pp.435-449
/
2023
The state-of-the-art video-based point cloud compression(V-PCC) has a high efficiency of compressing 3D point cloud by projecting points onto 2D images. These images are then padded and compressed by High-Efficiency Video Coding(HEVC). Pixels in padded 2D images are classified into three groups including origin pixels, padded pixels and unoccupied pixels. Origin pixels are generated from projection of 3D point cloud. Padded pixels and unoccupied pixels are generated by copying values from origin pixels during image padding. For padded pixels, they are reconstructed to 3D space during geometry reconstruction as well as origin pixels. For unoccupied pixels, they are not reconstructed. The rate distortion optimization(RDO) used in HEVC is mainly aimed at keeping the balance between video distortion and video bitrates. However, traditional RDO is unreliable for padded pixels and unoccupied pixels, which leads to significant waste of bits in geometry reconstruction. In this paper, we propose a new RDO scheme which takes 3D-Distortion into account instead of traditional video distortion for padded pixels and unoccupied pixels. Firstly, these pixels are classified based on the occupancy map. Secondly, different strategies are applied to these pixels to calculate their 3D-Distortions. Finally, the obtained 3D-Distortions replace the sum square error(SSE) during the full RDO process in intra prediction and inter prediction. The proposed method is applied to geometry frames. Experimental results show that the proposed algorithm achieves an average of 31.41% and 6.14% bitrate saving for D1 metric in Random Access setting and All Intra setting on geometry videos compared with V-PCC anchor.
Lee, Jae Won;Patil, Ashok Kumar;Holi, Pavitra;Chai, Young Ho
Korean Journal of Computational Design and Engineering
/
v.21
no.3
/
pp.341-352
/
2016
Manual 3D pipeline modeling from LiDAR scanned point cloud data is laborious and time-consuming process. This paper presents a method to extract the pipe, elbow and branch information which is essential to the automatic modeling of the pipeline connection. The pipe geometry is estimated from the point cloud data through the Hough transform and the elbow position is calculated by the medial axis intersection for assembling the nearest pair of pipes. The branch is also created for a pair of pipe segments by estimating the virtual points on one pipe segment and checking for any feasible intersection with the other pipe's endpoint within the pre-defined range of distance. As a result of the automatic modeling, a complete 3D pipeline model is generated by connecting the extracted information of pipes, elbows and branches.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.16
no.8
/
pp.5695-5706
/
2015
Recently adoption of BIM technology for building renovation and remodeling has been increased in construction industry. However most buildings have trouble in 2D drawing-based BIM modeling, because 2D drawings have not been updated real situations continually. Applying reverse engineering, this study analysed the point cloud data structure and the process for guideline of reverse engineering of architectural MEP, and deducted the relating considerations. To active usage of 3D scanning technique in domestic, the objective of this study is to analyze the point cloud data processing from real site with terrestrial LiDAR and the process from data gathering to data acquisition.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.