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Pairwise registration of TLS point clouds by deep multi-scale local features

机译：通过深度多尺度局部特征成对注册TLS点云

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摘要

Because of the mechanism of TLS system, noise, outliers, various occlusions, varying cloud densities, etc. inevitably exist in the collection of TLS point clouds. To achieve automatic TLS point cloud registration, many methods, based on the hand-crafted features of keypoints, have been proposed. Despite significant progress, the current methods still face great challenges in accomplishing TLS point cloud registration. In this paper, we propose a multi-scale neural network to learn local shape descriptors for establishing correspondences between pairwise TLS point clouds. To train our model, data augmentation, developed on pairwise semi-synthetic 3D local patches, is to extend our network to be robust to rotation transformation. Then, based on varying local neighborhoods, multi-scale subnetworks are constructed and fused to learn robust local features. Experimental results demonstrate that our proposed method successfully registers two TLS point clouds and outperforms state-of-the-art methods. Besides, our learned descriptors are invariant to translation and tolerant to changes in rotation. (c) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：由于TLS系统的机制，在TLS点云的集合中不可避免地存在噪声，离群值，各种遮挡，变化的云密度等。为了实现TLS点云的自动注册，已经提出了许多基于关键点的手工特征的方法。尽管取得了重大进展，但是当前方法在完成TLS点云注册方面仍然面临巨大挑战。在本文中，我们提出了一种多尺度神经网络来学习局部形状描述符，以建立成对的TLS点云之间的对应关系。为了训练我们的模型，在成对的半合成3D局部补丁上开发的数据增强将扩展我们的网络，使其对旋转变换具有鲁棒性。然后，基于变化的局部邻域，构建并融合多尺度子网以学习强大的局部特征。实验结果表明，我们提出的方法成功注册了两个TLS点云，并且性能优于最新方法。此外，我们学到的描述符对于翻译是不变的，并且对旋转的变化是宽容的。 （c）2019 Elsevier B.V.保留所有权利。

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  • 来源
    《Neurocomputing》 |2020年第21期|232-243|共12页
  • 作者

  • 作者单位

    Xiamen Univ Sch Informat Fujian Key Lab Sensing & Comp Smart City Xiamen Peoples R China|Xiamen Univ Digital Fujian Inst Urban Traff Big Data Res Xiamen Peoples R China;

    Xiamen Univ Sch Informat Fujian Key Lab Sensing & Comp Smart City Xiamen Peoples R China;

    Xiamen Univ Sch Informat Fujian Key Lab Sensing & Comp Smart City Xiamen Peoples R China|Xiamen Univ Digital Fujian Inst Urban Traff Big Data Res Xiamen Peoples R China|Univ Waterloo Dept Geog & Environm Management Waterloo ON Canada;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    MSSNet; Point cloud registration; Terrestrial laser scanning (TLS); Data augmentation; Geometric constraints;

    机译：MSSNet;点云注册;地面激光扫描（TLS）;数据扩充;几何约束;

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