Continuous Plane Detection in Point-cloud Data Based on 3D Hough Transform
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F13%3APU106282" target="_blank" >RIV/00216305:26230/13:PU106282 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S104732031300062X" target="_blank" >http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S104732031300062X</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.jvcir.2013.04.001" target="_blank" >10.1016/j.jvcir.2013.04.001</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Continuous Plane Detection in Point-cloud Data Based on 3D Hough Transform
Popis výsledku v původním jazyce
In modern robotics vision systems, a shape extraction from point clouds (or depth images) is an important and still discussed topic. We present significant optimizations of 3D Hough Transform for a plane extraction from point cloud data. The method aims to overcome noise present in these point clouds, high memory requirements for the parameter space and computational complexity of point accumulations. All these problems are further discussed and solutions are proposed to design a robust plane detector. The detector benefits from the key principle of the Hough transform, the accumulation of values in the parameter space, and processes continuous point cloud stream from the depth sensor for iterative refining of results. The proposed technique is compared against the optimized implementation of RANSAC-based plane detector in the well-known PCL library.
Název v anglickém jazyce
Continuous Plane Detection in Point-cloud Data Based on 3D Hough Transform
Popis výsledku anglicky
In modern robotics vision systems, a shape extraction from point clouds (or depth images) is an important and still discussed topic. We present significant optimizations of 3D Hough Transform for a plane extraction from point cloud data. The method aims to overcome noise present in these point clouds, high memory requirements for the parameter space and computational complexity of point accumulations. All these problems are further discussed and solutions are proposed to design a robust plane detector. The detector benefits from the key principle of the Hough transform, the accumulation of values in the parameter space, and processes continuous point cloud stream from the depth sensor for iterative refining of results. The proposed technique is compared against the optimized implementation of RANSAC-based plane detector in the well-known PCL library.
Klasifikace
Druh
J<sub>ost</sub> - Ostatní články v recenzovaných periodicích
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION
ISSN
1047-3203
e-ISSN
1095-9076
Svazek periodika
25
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
86-97
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—