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Original title:
Change detection of construction sites based on 3D point clouds
Translated title:
Änderungsdetektion von Baustellen auf Basis von 3D-Punktwolken
Author:
Year:
2021
Document type:
Dissertation
Institution:
Ingenieurfakultät Bau Geo Umwelt
Advisor:
Stilla, Uwe (Prof. Dr.)
Referee:
Stilla, Uwe (Prof. Dr.); Mayer, Helmut (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
TUM classification:
BAU 950
Abstract:
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.
Translated abstract:
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... »
Date of submission:
19.05.2021
Oral examination:
04.08.2021
File size:
13813309 bytes
Pages:
163
Last change:
02.09.2021
BibTeX