マルチスケール特徴量を用いたMMS点群ラベリングの高速化

抄録

MMS点群のセグメンテーションには，マルチスケール特徴量を用いた手法が有効である．しかし，地物の特徴を適切に捉えるためには，比較的大きなスケールで特徴量を算出する必要があり，計算に多大な時間がかかるという問題があった．そこで，本研究では，近傍探索を高速化することで，大規模なMMS点群のマルチスケール特徴量を現実的な時間で計算する手法を検討する．また，物体の境界部に注目した分類精度向上についても検討する．