OpenTrench3D：用于地下设施语义分割的摄影测量三维点云数据集
计算机视觉与模式识别
2024-04-12 v1
摘要
识别和分类地下设施是有效进行城市规划和基础设施维护的重要任务。我们提出了 OpenTrench3D，一个新颖且全面的三维语义分割点云数据集，旨在推进地下设施探测和测绘的研究与发展。OpenTrench3D 覆盖了公共三维点云数据集中一个全新的领域，其关注点、范围和具有成本效益的采集方法都是独一无二的。该数据集包含 310 个点云，采集自 7 个不同区域，其中包括 5 个供水设施区域和 2 个区域供热设施区域。不同地理区域和主要设施类型（供水和供热）的包含使得 OpenTrench3D 对于跨域迁移学习实验特别有价值。我们提供了使用三种最先进的语义分割模型（PointNeXt、PointVector 和 PointMeta）的基准测试结果。基准测试在供水区域数据上训练，在供热区域 1 上微调，并在供热区域 2 上评估。该数据集是公开可用的。通过 OpenTrench3D，我们希望促进三维语义分割在探测和记录地下设施相关应用中的创新和进步，并推动迁移学习方法的一般性发展。
关键词
引用
@article{arxiv.2404.07711,
title = {OpenTrench3D: A Photogrammetric 3D Point Cloud Dataset for Semantic Segmentation of Underground Utilities},
author = {Lasse H. Hansen and Simon B. Jensen and Mark P. Philipsen and Andreas Møgelmose and Lars Bodum and Thomas B. Moeslund},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.07711},
year = {2024}
}