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Originaltitel:
Change detection of construction sites based on 3D point clouds
Übersetzter Titel:
Änderungsdetektion von Baustellen auf Basis von 3D-Punktwolken
Autor:
Huang, Rong
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Ingenieurfakultät Bau Geo Umwelt
Betreuer:
Stilla, Uwe (Prof. Dr.)
Gutachter:
Stilla, Uwe (Prof. Dr.); Mayer, Helmut (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
TU-Systematik:
BAU 950
Kurzfassung:
For monitoring construction sites subsequent point clouds are co-registered, semantically segmented, and changes detected. The registration is performed in the frequency domain by correlating global spectra. The segmentation is achieved by reduction of feature dimensionality and using deep neural networks. Changes are detected by applying the Dempster-Shafter theory. Performance of co-registration and segmentation on benchmarks datasets is compared with state-of-the-art methods.
Übersetzte Kurzfassung:
Zum Monitoring von Baustellen werden nacheinander aufgenommene Punktwolken koregistriert, semantisch segmentiert und Änderungen detektiert. Die Koregistrierung wird durch Korrelation von globalen Spektren im Frequenzbereich durchgeführt. Die Segmentierung erfolgt durch Reduzierung der Merkmalsdimension und Anwendung tiefer neuronale Netze. Zur Änderungsdetektion wird die Dempster-Shafter-Theorie angewendet. Die Leistungsfähigkeit der Koregistrierung und Segmentierung wird auf Benchmark-Datensätz...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1611449
Eingereicht am:
19.05.2021
Mündliche Prüfung:
04.08.2021
Dateigröße:
13813309 bytes
Seiten:
163
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210804-1611449-1-9
Letzte Änderung:
02.09.2021
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