Semantic understanding of 3D point clouds of indoor environments

Bobkov, Dmytro

Dmytro Bobkov

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Original title:: Semantic understanding of 3D point clouds of indoor environments
Translated title:: Semantisches Verstehen von 3D Punktwolken von Innenräumen
Author:: Bobkov, Dmytro
Year:: 2019
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Advisor:: Steinbach, Eckehard (Prof. Dr.)
Referee:: Steinbach, Eckehard (Prof. Dr.); Diepold, Klaus (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:: Machine learning, 3D computer vision, segmentation, object recognition, deep learning
Translated keywords:: Maschinelles Lernen, 3D maschinelles Sehen, Segmentierung, Objekterkennung, tiefes Lernen
TUM classification:: DAT 760d
Abstract:: Recently, it became possible to obtain a digital representation of an indoor environment in form of a 3D point cloud (PC). For multiple applications, it is important to extract semantic information from the PC data of buildings. This thesis investigates this problem in detail. For semantic understanding, a top-down approach is foreseen. Thus, the building data is first segmented into rooms, and the rooms are segmented into objects. Finally, the objects are classified.
Translated abstract:: Mittlerweile ist es möglich, eine digitale Darstellung der Innenumgebung in Form einer 3D-Punktwolke (engl. PC) zu erstellen. Für mehrere Anwendungen ist es wichtig semantische Informationen aus den PC-Daten der Gebäude zu extrahieren. Diese Dissertation untersucht dieses Problem im Detail. Für das semantische Verständnis wird ein Top-Down Ansatz verfolgt. So werden die Gebäudedaten zunächst in Räume und die Räume in Objekte unterteilt. Schließlich werden die Objekte klassifiziert.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1470984
Date of submission:: 17.01.2019
Oral examination:: 12.09.2019
File size:: 33306147 bytes
Pages:: 154
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20190912-1470984-1-7
Last change:: 09.10.2019
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