基于得分的多波束点云去噪
机器学习
2024-09-23 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
多波束测深仪(MBES)是水深测量的事实标准传感器。近年来，更便宜的MBES传感器和全球测绘倡议导致可用数据呈指数级增长。然而，原始MBES数据包含1-25%的噪声，需要使用诸如组合不确定性和水深估计器(CUBE)等工具进行半自动过滤。在这项工作中，我们从3D点云社区汲取灵感，并采用基于得分的点云去噪网络进行MBES异常值检测和去噪。我们在真实的MBES测量数据上对该网络进行了训练和评估。发现所提出的方法优于经典方法，并且可以很容易地集成到现有的MBES标准工作流程中。为了促进未来的研究，代码和预训练模型已在线提供。
引用
@article{arxiv.2409.13143,
title = {Score-Based Multibeam Point Cloud Denoising},
author = {Li Ling and Yiping Xie and Nils Bore and John Folkesson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.13143},
year = {2024}
}
备注
Accepted to 2024 IEEE OES AUV Symposium