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전자장치에 의한 3D 포인트 클라우드의 클러스터링 방법으로서, 대용량의 3D 포인트 클라우드 데이터를 입력받고, 3차원 공간 샘플링을 수행하는 단계; 다운 샘플링된 3D 포인트 클라우드를 관심 영역인 예측된 2차원 도로 평면도 상에 투영하여 2D 포인트 클라우드 데이터를 생성하는 단계;생성된 2D 포인트 클라우드를 그리드 형태의 공간으로 분할하는 단계;분할된 영역 마다 점 데이터의 수가 임계치 이상인 분할 영역에 객체의 경계 박스(Bounding Box)를 생성하는 단계; 및경계박스가 생성된 2D 포인트 클라우드를 기반으로 3D 클러스터링을 수행하는 단계; 를 포함하는 3D 포인트 클라우드의 클러스터링 방법
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제1항에 있어서, 상기 3차원 공간 샘플링을 수행하는 단계는, 입력된 3차원 포인트 클라우드에 복셀 그리드 필터를 적용하여 다운 샘플링을 수행하는, 3D 포인트 클라우드의 클러스터링 방법
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제1항에 있어서,상기 2D 포인트 클라우드 데이터를 생성하는 단계는,다운 샘플링된 3D 포인트 클라우드에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 적용하여 2D 포인트 클라우드 데이터를 생성하는 3D 포인트 클라우드의 클러스터링 방법
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제1항에 있어서, 상기 생성된 2D 포인트 클라우드를 그리드 형태의 공간으로 분할하는 단계는, 생성된 2D 포인트 클라우드에 쿼드 트리(Quadtree) 분할 알고리즘을 적용하여 공간 분할하는 3D 포인트 클라우드의 클러스터링 방법
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제1항에 있어서, 상기 3D 클러스터링을 수행하는 단계는,2D 포인트 클라우드에서 도로 면에 존재하는 객체 영역들을 검출하고, 검출된 객체 영역들을 Z축으로 확장하여 3D 클러스터링을 수행하는 3D 포인트 클라우드의 클러스터링 방법
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대용량의 3D 포인트 클라우드 데이터를 입력받고, 3차원 공간 샘플링을 수행하는 3D 공간 샘플링부; 다운 샘플링된 3D 포인트 클라우드를 관심 영역인 예측된 2차원 도로 평면도 상에 투영하여 2D 포인트 클라우드를 생성하는 2D 클라우드 데이터 변환부; 생성된 2D 포인트 클라우드를 그리드 형태의 공간으로 분할하는 공간 분할부; 및분할된 영역 마다 점 데이터의 수가 임계치 이상인 분할 영역에 객체의 경계 박스(Bounding Box)를 생성하는 3D 클러스터링부를 포함하는 클러스터링 장치
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제6항에 있어서, 상기 3D 공간 샘플링부는 입력된 3차원 포인트 클라우드에 복셀 그리드 필터를 적용하여 다운 샘플링을 수행하는 클러스터링 장치
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제6항에 있어서, 상기 2D 클라우드 데이터 변환부는 다운 샘플링된 3D 포인트 클라우드에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 적용하여 2D 포인트 클라우드 데이터를 생성하는 클러스터링 장치
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제6항에 있어서,상기 공간 분할부는, 생성된 2D 포인트 클라우드에 쿼드 트리(Quadtree) 분할 알고리즘을 적용하여 공간 분할하는 클러스터링 장치
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제6항에 있어서,상기 3D 클러스터링부는 상기 2D 포인트 클라우드에서 도로 면에 존재하는 객체 영역들을 검출하고, 검출된 객체 영역들을 Z축으로 확장하여 3D 클러스터링을 수행하는 클러스터링 장치
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