迈向从无组织 3D 点云自动生成语义 VRML 模型
计算几何
2013-01-24 v1 人工智能
摘要
本文介绍了我们从无组织 3D 点云创建 3D 语义设施模型的经验。为此，提出了一种使用 OWL 本体语言进行物体的知识驱动检测方法。该知识用于定义 SWRL 检测规则。此外，在 SWRL 规则中结合 3D 处理内建函数和拓扑内建函数，旨在将 3D 点云的几何分析与专家知识相结合。这种结合允许对 3D 点云中包含的物体进行更灵活、智能的检测和标注。创建的 WiDOP 原型以一组 3D 点云作为输入，并产生以 VRML 语言可视化的彩色物体索引场景作为输出。本研究的背景是检测 Deutsche Bahn 场景中物化的铁路物体，如信号机、技术箱、电线杆等。因此，包含点云中物体标注的、由此丰富并填充的领域本体被用于为 GIS 系统提供数据。
引用
@article{arxiv.1301.5349,
title = {Toward the Automatic Generation of a Semantic VRML Model from Unorganized 3D Point Clouds},
author = {Helmi Ben Hmida and Christophe Cruz and Christophe Nicolle and Frank Boochs},
journal= {arXiv preprint arXiv:1301.5349},
year = {2013}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1301.4991, arXiv:1301.4783