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Klassifikation von Mobile-Mapping-Punktwolkenauf Basis maschineller Lernalgorithmen

Classification of Mobile-Mapping-Pointclouds Based onMachine Learning Algorithms

Heutige Mobile-Mapping-Fahrzeuge sind in der Lage, eine flächendeckende Aufnahmeder Verkehrsinfrastruktur zu gewährleisten. Neben hochauflösenden Kameras werden häufigauch Laserscanner genutzt, welche sowohl die Fahrbahn als auch den Lichtraum des Fahrzeugs aufnehmen. Dadurch kann neben der Straße auch der Bereich seitlich der Fahrbahn erfasst werden. Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung von Möglichkeiten zur Klassifikation dieser Laserscannerpunktwolken anhand eines selbst definierten Klassifikationsschlüssels hinsichtlich einer bis zu einem gewissen Grad vollziehbaren Automatisierung. Essenzielle Objektklassen sind Straßen, Bäume und Gebäude. Die Klassifikation basiert zunächst auf der Extraktion aussagekräftiger Merkmale und dem anschließenden Training einzelner Klassifikatoren.

Today's mobile mapping vehicles are able to ensure a comprehensive coverage of transportinfrastructure. In addition to high-resolution cameras, laser scanners are often used, which record both the road and the light space of the vehicle. As a result, not only the road but also the area to the side of the roadway can be detected. The aim of this work is the investigation of possibilities for the classification of these laser scanner point clouds by means of a self-defined classification key with regard to automation that can be carried out to a certain extent. Essential object classes are roads, trees and buildings. The classification is initially based on the extraction of meaningful features and the subsequent training of individual classifiers.

Autor / Author: Grothum, Oliver
Institution / Institution: Lehmann + Partner GmbH, Erfurt, Deutschland
Seitenzahl / Pages: 14
Sprache / Language: Deutsch
Veröffentlichung / Publication: AGIT ‒ Journal für Angewandte Geoinformatik, 5-2019
Tagung / Conference: AGIT 2019 – Symposium und Fachmesse Angewandte Geoinformatik
Veranstaltungsort, -datum / Venue, Date: Salzburg, Österreich 26-06-19 - 26-06-19
Schlüsselwörter (de): Mobile Mapping, Laserscanning, Klassifikation, Maschinelles Lernen, Random Forest, Support Vektor Maschine
Keywords (en): Mobile mapping, laser scanning, classification, machine learning, random forest, support vector machine
Paper review type: Full Paper Review
DOI: doi:10.14627/537669030
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