Diplomová práce

Sémantické 3D modelování z bodových mračen

Semantic 3D modeling from point clouds

Bc. Matyáš Ludvík
Anotace

Integrace sémantické informace do bodových mračen je v současnosti klíčová pro mnoho oborů a je předmětem intenzivního výzkumu. Tato práce na základě architektury hlubokého učení KPConv analyzuje možnosti sémantické segmentace nad daty generovanými kamerovými systémy Vexcel Imaging. Práce porovnává kamerový systém UltraCam Osprey 4.1, který pracuje s obrazovými daty, a nově představený UltraCam Dragon …více

Abstract

The integration of semantic information into 3D point clouds is currently crucial across various fields and is the subject of intense research. This thesis, based on the KPConv deep learning architecture, analyzes the potential for semantic segmentation on datasets generated by Vexcel Imaging’s camera systems. The research compares the UltraCam Osprey 4.1, which operates with image-based data, and …více

Klíčová slova
3D sémantická segmentace bodová mračna deep learning KPConv LiDAR fotogrammetrie Vexcel Imaging Osprey 4.1 Dragon 4.1 semantic segmentation point clouds photogrammetry
Zadání práce
Diplomová práce se bude věnovat sémantickému 3D modelování zastavěných oblastí z tzv. bodových mračen. Bude zpracována rešerše zabývající jak samotným sémantickým 3D modelováním měst, tak možnostmi zpracování bodových mračen. Například budou zkoumány možnosti automatizace těchto procesů. Na základě zjištěných informací bude navržen vlastní postup zpracování bodových mračen. S využitím dostupných softwarových nástrojů bude tento postup realizován, a tak bude ověřena jeho použitelnost. Následně budou diskutovány zjištěné výsledky, včetně výhod, ale i limitů. Pro naplnění hlavního cíle diplomové práce postupujte přes následující dílčí cíle: 1) shromáždění dostupných informací o tvorbě sémantických 3D modelů, a to s důrazem na aktuální trendy, 2) volba testovacího území a identifikace dostupných dat, 3) výběr vhodných metod pro tvorbu sémantických 3D modelů z bodových mračen a návrh postupu zpracování dat, 4) použití a verifikace navržených postupů, 5) diskuze zjištěných výsledků a závěr. Doporučená literatura: - BEIL, C., KUTZNER, T., SCHWAB, B., WILLENBORG, B., GAWRONSKI, A., KOLBE, T. H. (2021): Integration of 3D point clouds with semantic 3D city models – provising semantic information beyond classification. ISPRS Annals of the Photogrammetry, roč. VIII-4/W2-2021, 105–112. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-VIII-4-W2-2021-105-2021 - JAYARAJ, P., RAMIYA, A. M. (2018): 3D CityGML building modelling from LiDAR point cloud data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, roč. XLII-5, 175–180. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-5-175-2018 - LAFARGE, F., MALLET, C. (2012): Creating Large-Scale City Models from 3D-Point Clouds: A Robust Approach with Hybrid Representation. ISPRS International Journal of Computer Vision, roč. 99, 69–85. https://doi.org/10.1007/s11263-012-0517-8 - MURTIYOSO, A., a kol. (2020): Automatic Workflow for Roof Extraction and Generation of 3D CityGML Models from Low-Cost UAV Image-Derived Point Clouds. International Journal of Geo-Information, roč. 9, č. 2. 1–18. https://doi.org/10.3390/ijgi9120743
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
14. 1. 2025 08:25, RNDr. Lukáš Herman, Ph.D., učo 222752
Plný text práce
9,1 MB / soubor PDF
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
6. 2. 2025
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

RNDr. Lukáš Herman, Ph.D., učo 222752
GeogÚ VoZ PřF MU

Oponent

Ing. Jonáš Hruška, Ph.D., učo 250430
GeogÚ VoZ PřF MU
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta
Studijní program
Plán
Geografická kartografie a geoinformatika

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.