20.500.12556/DKUM-61892 OVREDNOTENJE POSNETKOV LiDAR ZA ZAZNAVO OBJEKTOV LiDAR scan evaluation for object detection Doktorska disertacija obravnava vrednotenje posnetkov LiDAR za zmožnost zaznave objektov. V njej opišemo osnove zajemanja zemeljskega površja s tehnologijo LiDAR ter predstavimo najpomembnejše karakteristike za oceno kakovosti pridobljenih posnetkov. Pri pregledu sorodnih del na področju analize kakovosti se osredotočimo na lokalno gostoto točk in razmik med njimi ter na njun vpliv na najpogostejše procese pri obdelavi podatkov LiDAR. Za natančno oceno gostote in razmika med točkami v posnetkih LiDAR razvijemo lastno metodo, ki temelji na prostorski delitvi z Voronoijevim diagramom. Metoda z analizo časovnih zapisov identificira območja šibkih odbojev, ki jih lahko pripišemo vodnim površinam in jih snemalnik ni zmožen kakovostno posneti. Ta območja izločimo iz posnetka in analizo osredotočimo na tista, ki omogočajo snemanje. Izkaže se, da sta gostota točk, potrebna za razpoznavo objekta, in velikost objekta v nelinearni funkcijski odvisnosti. Na osnovi te funkcijske odvisnosti in lokalnih gostot točk, pridobljenih iz Voronoijevega diagrama, lahko določimo področja, ki zagotovo omogočajo klasifikacijo objekta. The presented thesis examines the evaluation of LiDAR scans regarding their capacity for object detection. It covers the basics of topographic scanning using LiDAR technology and introduces most essential characteristics for evaluating the acquired scans. Studying related work on quality analysis the focus is set on local point density and point spacing, as well as their impact on the most common procedures of LiDAR processing. A new method for precise estimation of the actual point density and spacing is presented that is based on spatial division using the Voronoi diagram. Based on the analysis of scan times, the method identifies areas of weak returns that can be attributed to water surfaces, which are not fully detectable by the scanner. Those areas are omitted from the scan, thus, the analysis is focused on those that allow quality scanning only. By omitting those areas and by locally measuring the point density and spacing per each individual point, the method evaluates the LiDAR scan’s capacity for detecting objects. A nonlinear functional dependency between the required point density for object detection and the size of the object is revealed. Based on this function and local point densities acquired by the Voronoi diagram we can determine in which areas object classification is definitely possible. LiDAR gostota točk lokalni razmik med točkami Voronoijev diagram zaznavanje objektov LiDAR local point density local point spacing Voronoi diagram object detecion true true false [B. Rupnik] Slovenski jezik Angleški jezik Doktorska disertacija 2016-08-18 13:27:30 2016-09-16 15:17:26 2022-06-27 03:07:30 2019-07-11 12:36:38 2016 0 Maribor 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 528.873:621.396.969.969.3(043.3) 19819798 URN:SI:UM:DK:0BB02C29 EDOK_Rupnik_Bojan_2016.pdf EDOK_Rupnik_Bojan_2016.pdf 1 38AAB68378DCD4B8D9D39AB3B3F73BD9 cf8fe0c7bb957a65cf8049a03bd5f2907da2ce773a48033351b9310a64882df5 095acbc8-7c0d-11eb-bb7a-00155d0001ca https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=98926 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0