LiDAR点群データの距離分類アルゴリズムを用いたノイズ点群除去手法の検討

抄録

3次元点群データは施設監視等の用途に利用され、異物の自動検出手法が研究されている。LiDARで取得される点群データには通常、誤測距や測定精度に起因するノイズ点群が含まれる。点群データ中より小異物の検出を行う際には、ノイズ点群による検出精度の低下が課題であり、点群測定精度の向上が求められる。本稿では、点群データの距離値に基づくノイズ除去手法の提案、および、異物検出における改善効果について報告する。