Reconstructing facade details using MLS point clouds and Bag-of-Words approach

要約

ファサード要素の再構築において、特定のオブジェクト タイプの識別は依然として困難であり、多くの場合、長方形の仮定や境界ボックスの使用によって回避されます。
私たちは、3D ファサードの詳細を再構築するための新しいアプローチを提案します。
BoW コンセプトを使用して MLS 点群と事前定義された 3D モデル ライブラリを組み合わせ、セミグローバル機能を組み込むことで強化します。
ランダムノイズを重畳したモデルと TUM-FA\c{C}ADE データセットで実験を行います。
私たちの方法は、従来の BoW アプローチを改善する有望な結果を示しています。
これは、長方形を前提とせずに、より現実的なファサードの再構成に利用できる可能性を秘めており、自動運転機能のテストやファサードの太陽光発電の可能性の推定などの用途に使用できます。

要約(オリジナル)

In the reconstruction of fa\c{c}ade elements, the identification of specific object types remains challenging and is often circumvented by rectangularity assumptions or the use of bounding boxes. We propose a new approach for the reconstruction of 3D fa\c{c}ade details. We combine MLS point clouds and a pre-defined 3D model library using a BoW concept, which we augment by incorporating semi-global features. We conduct experiments on the models superimposed with random noise and on the TUM-FA\c{C}ADE dataset. Our method demonstrates promising results, improving the conventional BoW approach. It holds the potential to be utilized for more realistic facade reconstruction without rectangularity assumptions, which can be used in applications such as testing automated driving functions or estimating fa\c{c}ade solar potential.

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