|
|
Colour extension of image Fast Point Feature Histogram
Markovsky, Aleksander ; Druckmüller, Miloslav (referee) ; Procházková, Jana (advisor)
Diplomová práce se zabývá rozšířením Fast Point Feature Histogramů o barevnou informaci za účelem vylepšení registrace mračen bodů. Popisuje proces registrace mračen bodů pomocí Iterative Closest Point, jakou roli v ní plní FPFH a diskutuje, jaké barevné prostory jsou vhodné pro registraci mračen bodů. Pro vyhodnocení přínosu zahrnutí barevné informace práce prezentuje implementaci ICP a FPFH algoritmů v Pythonu a navrhuje metodologii evaluace registrace mračen. Závěr práce je věnován diskuzi výsledků experimentů, které demonstrují, že použití barevné informace v registraci mračen snižuje počet iterací potřebných ke konvergenci ICP.
|
|
|
Deep Learning for 3D Mesh Registration
Pukanec, Dávid ; Beran, Vítězslav (referee) ; Španěl, Michal (advisor)
Zosúhlasovanie 3D modelov je často robené za pomoci registrácie mračien bodov. Úloha registrátie spočíva v nájdení transformácie, ktorá na seba zarovná dané mračná bodov. Existuje mnoho metód založených na hlbokom učení, ktoré sa daju deliť do dvoch kategórií. Tieto metódy zvyčajne poskytujú vyhodnotenie v rámci jednej kategórie a navyše na ro- zličných datasetoch či metrikách. Táto práca sa zaoberá hlbším prieskumom metód Lepard a FINet. Za pomoci datasetov ModelNet40 a Teeth3DS je vykonaná séria experimentov zameriavajúca sa na zložíté prípady registrácie. Experimenty ukázali, že FINet dokáže zarovnať predtým nevidené tvary s translačnou chybou 4.16% veľkosti modelu a rotačnou chybou 3.640 stupňov. Zatiaľ čo Lepard má translačnú chybu 6.73% veľkosti modelu a rotačnú chybu 7.265 stupňov.
|
|
|
Algorithm ICP and its usage for 3D registration
Fiala, Zdeněk ; Hoderová, Jana (referee) ; Procházková, Jana (advisor)
This thesis deals with the ICP algorithm used for point cloud registration. The thesis is divided into three main parts. The first part summarizes the basic concepts needed for the topic. The second part describes the basic ICP algorithm and its improvements. The last section contains the implementation of the algorithm in the C# programming language and the results of testing on real data.
|
|
|
The methods of texture mapping on point cloud
Květný, Michal ; Štarha, Pavel (referee) ; Procházková, Jana (advisor)
This diploma thesis deals with a mapping of textures obtained from ordinary photographs onto the three-dimensional point clouds created by a 3D scanner device. The thesis proposes a mapping method that consists of reconstruction of a sparse point cloud from input photos and registration of the point cloud with an input dense point cloud using FPFH (Fast Point Feature Histogram) descriptors. The thesis also contains an implementation of the proposed method in C++ programming language which is tested on a real world data.
|
|
|
3D Mapping from Sparse LiDAR Data
Veľas, Martin ; Hofierka,, Jaroslav (referee) ; Kaartinen,, Harri (referee) ; Herout, Adam (advisor)
Tato práce se zabývá návrhem nových algoritmů pro zpracování řídkých 3D dat senzorů LiDAR, včetně kompletního návrhu batohovího mobilního mapovacího řešení. Tento výzkum byl motivován potřebou takových řešení v oblasti geodézie, mobilního průzkumu a výstavby. Nejprve je prezentován iterační algoritmus pro spolehlivou registraci mračen bodů a odhad odometrie z měření 3D LiDARu. Problém řídkosti a velikosti těchto dat je řešen pomocí náhodného vzorkování pomocí Collar Line Segments (CLS). Vyhodnocení na standardní datové sadě KITTI ukázalo vynikající přesnost oproti známému algoritmu General ICP. Konvoluční neuronové sítě hrají důležitou roli ve druhé metodě odhadu odometrie, která zpracovává kódovaná data LiDARu do 2D matic. Metoda je schopna online výkonu, zatímco je zachována přesnost, když požadujeme pouze parametry posunu. To může být užitečné v situacích, kdy je vyžadován online náhled mapování a parametry rotace mohou být spolehlivě poskytnuty např. senzorem IMU. Na základě algoritmu CLS bylo navrženo a implementováno batohové mobilní mapovací řešení 4RECON. S využitím kalibrovaného a synchronizovaného páru LiDARů Velodyne a s nasazením řešení GNSS/INS s duální anténou, byl vyvinut univerzální systém poskytující přesné 3D modelování malých vnitřních i velkých otevřených prostředí. Naše hodnocení prokázalo, že požadavky stanovené pro tento systém byly splněny -- relativní přesnost do $5$~cm a průměrná chyba georeferencí pod $12$~cm. Poslední stránky obsahují popis a vyhodnocení další metody založené na konvolučních neuronových sítích -- navržených pro segmentaci země v mračnech bodů 3D LiDARu. Tato metoda překonala současný stav techniky v této oblasti a představuje způsob, jakým může být sémantická informace vložena do 3D laserových dat.
|
|
|
The methods of texture mapping on point cloud
Květný, Michal ; Štarha, Pavel (referee) ; Procházková, Jana (advisor)
This diploma thesis deals with a mapping of textures obtained from ordinary photographs onto the three-dimensional point clouds created by a 3D scanner device. The thesis proposes a mapping method that consists of reconstruction of a sparse point cloud from input photos and registration of the point cloud with an input dense point cloud using FPFH (Fast Point Feature Histogram) descriptors. The thesis also contains an implementation of the proposed method in C++ programming language which is tested on a real world data.
|
|
|
Algorithm ICP and its usage for 3D registration
Fiala, Zdeněk ; Hoderová, Jana (referee) ; Procházková, Jana (advisor)
This thesis deals with the ICP algorithm used for point cloud registration. The thesis is divided into three main parts. The first part summarizes the basic concepts needed for the topic. The second part describes the basic ICP algorithm and its improvements. The last section contains the implementation of the algorithm in the C# programming language and the results of testing on real data.
|
|
|
3D Mapping from Sparse LiDAR Data
Veľas, Martin ; Hofierka,, Jaroslav (referee) ; Kaartinen,, Harri (referee) ; Herout, Adam (advisor)
Tato práce se zabývá návrhem nových algoritmů pro zpracování řídkých 3D dat senzorů LiDAR, včetně kompletního návrhu batohovího mobilního mapovacího řešení. Tento výzkum byl motivován potřebou takových řešení v oblasti geodézie, mobilního průzkumu a výstavby. Nejprve je prezentován iterační algoritmus pro spolehlivou registraci mračen bodů a odhad odometrie z měření 3D LiDARu. Problém řídkosti a velikosti těchto dat je řešen pomocí náhodného vzorkování pomocí Collar Line Segments (CLS). Vyhodnocení na standardní datové sadě KITTI ukázalo vynikající přesnost oproti známému algoritmu General ICP. Konvoluční neuronové sítě hrají důležitou roli ve druhé metodě odhadu odometrie, která zpracovává kódovaná data LiDARu do 2D matic. Metoda je schopna online výkonu, zatímco je zachována přesnost, když požadujeme pouze parametry posunu. To může být užitečné v situacích, kdy je vyžadován online náhled mapování a parametry rotace mohou být spolehlivě poskytnuty např. senzorem IMU. Na základě algoritmu CLS bylo navrženo a implementováno batohové mobilní mapovací řešení 4RECON. S využitím kalibrovaného a synchronizovaného páru LiDARů Velodyne a s nasazením řešení GNSS/INS s duální anténou, byl vyvinut univerzální systém poskytující přesné 3D modelování malých vnitřních i velkých otevřených prostředí. Naše hodnocení prokázalo, že požadavky stanovené pro tento systém byly splněny -- relativní přesnost do $5$~cm a průměrná chyba georeferencí pod $12$~cm. Poslední stránky obsahují popis a vyhodnocení další metody založené na konvolučních neuronových sítích -- navržených pro segmentaci země v mračnech bodů 3D LiDARu. Tato metoda překonala současný stav techniky v této oblasti a představuje způsob, jakým může být sémantická informace vložena do 3D laserových dat.
|
guest ::
