Objekterkennung in 3D-Lidardaten - Tim Krogmann (2024)
In dieser Arbeit wird mit einem 3D-LiDAR Sensor in einem Raum Entfernungsdaten aufgenommen. Es wird gezeigt, welche Verarbeitungsschritte notwendig sind, um in den lückenhaften Daten Objekte wiederzuerkennen und welche Hindernisse in jedem Schritt überwältigt werden müssen. Es werden erforderliche Segmentationsverfahren gezeigt, welche die Daten in kleinere Gruppen von Punkten einteilen und wertlose Punkte entfernen. Weiterhin werden Merkmalsvektoren aus den Daten extrahiert, die Informationen über die Oberfläche der zu erkennenden Objekte codieren und damit eine kompakte Beschreibung der Objekte in den Daten sind. Die Merkmalsvektoren werden dann von einer Support-Vector-Machine klassifiziert und es wird untersucht, welche Merkmalsvektoren sich besser und welche schlechter eignen.
Keywords: Punktwolken; Segmentierung; Klassifizierung