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Originaltitel:
Perception of vehicles and place recognition in urban environment based on MLS point clouds
Übersetzter Titel:
Wahrnehmung von Fahrzeugen und Ortserkennung in urbaner Umgebung basierend auf MLS Punktwolken
Autor:
Xia, Yan
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Betreuer:
Stilla, Uwe (Prof. Dr.)
Gutachter:
Stilla, Uwe (Prof. Dr.); Cremers, Daniel (Prof. Dr.); Xu, Yusheng (Prof. Dr. habil.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
TU-Systematik:
BAU 950
Kurzfassung:
Based on MLS point clouds methods for place recognition using a transformer network or encoding local orientations, for vehicle detection and tracking by an explicit voting unit, and for shape completion by an asymmetrical Siamese auto-encoder network were proposed. Benchmark datasets like Oxford RobotCar and TUM city campus were used for evaluation. For place recognition a recall up to 94% and for tracking a precision up to 93% were reached.
Übersetzte Kurzfassung:
Basierend auf MLS-Punktwolken werden Methoden zur Ortserkennung mit einem Transformernetzwerk oder lokalen Orientierungen, zur Fahrzeugerkennung und Verfolgung mit einer expliziten Zustimmeinheit und zur Formvervollständigung mit einem asymetrischen Siamese Auto-Encoder Netzwerk vorgestellt. Zur Bewertung wurden Benchmark-Daten wie Oxford RobotCar und TUM city campus benutzt. Für die Ortsbestimmung wurde eine Trefferquote bis zu 94% und für die Verfolgung eine Genauigkeit bis zu 93% erreicht.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1689031
Eingereicht am:
14.10.2022
Mündliche Prüfung:
24.03.2023
Dateigröße:
38528099 bytes
Seiten:
149
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230324-1689031-1-4
Letzte Änderung:
24.04.2023
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