Registrace označených mračen bodů
Registration of labeled point clouds
Type of document
bakalářská prácebachelor thesis
Author
Tomáš Laurin
Supervisor
Glaser Jan
Opponent
Smrž Ondřej
Field of study
Umělá inteligence 2021Study program
InformatikaInstitutions assigning rank
katedra aplikované matematikyRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Tato práce se zabývá vývojem metody pro registraci částečně překrývajících se mračen bodů a zjištění vlivu sémantických informací v procesu registrace. Výstupem práce je metoda, která využívá informace získané z konvolučních neuronových sítí pro rozdělení mračen bodů a zarovnání lokálních struktur pomocí analýzy hlavních komponent. Tato metoda byla testována proti tradičním metodám na veřejně dostupných datasetech. Experimenty ukázaly, že registrace menších celků vedla k mnohem stabilnějším a přesnějším výsledkům než tradiční přístupy. This thesis delves into developing a pipeline for registering partially overlapping large-scale point clouds and measuring the influence of semantic label information in the registration process. The result of this work is a method that uses the additional information obtained from convolutional neural networks to partition the point clouds and align local structures using principal component analysis. This method was tested against traditional methods on publicly available datasets. Experiments have shown that aligning smaller subsets proved much more stable and accurate than traditional approaches.
Collections
- Bakalářské práce - 18105 [292]