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Benchmarking Deep Learning Models for Aerial LiDAR Point Cloud Semantic Segmentation under Real Acquisition Conditions: A Case Study in Navarre

在真实采集条件下评估深度学习模型用于空中LiDAR点云语义分割：纳瓦拉案例研究

Alex Salvatierra, José Antonio Sanz, Christian Gutiérrez, Mikel Galar

机构 * Department of Statistics, Computer Science and Mathematics and Institute of Smart Cities (ISC), Public University of Navarre (UPNA)（统计、计算机科学与数学系和智能城市研究所（ISC），纳瓦拉公共大学（UPNA）） ； Tracasa Instrumental 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文评估了四种深度学习模型在真实飞行条件下大规模空中LiDAR数据集上的性能，揭示了空中数据中类别不平衡和几何变化的挑战，结果显示KPConv在多个类别上表现最佳。

Comments 6 pages, 2 figures

SPOT: Point Cloud Based Stereo Visual Place Recognition for Similar and Opposing Viewpoints

SPOT：基于点云的立体视觉位置识别用于相似和对立视角

Spencer Carmichael, Rahul Agrawal, Ram Vasudevan, Katherine A. Skinner

机构 * Department of Robotics, University of Michigan（机器人学系，密歇根大学） ； Department of Robotics and the Department of Mechanical Engineering, University of Michigan（机器人学系和机械工程系，密歇根大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出SPOT技术，利用立体视觉里程计估计的结构进行对立视角视觉位置识别，通过双距离矩阵序列匹配方法提升识别精度，实验表明在不同光照条件下，SPOT在对立视角识别中达到91.7%的召回率，且存储和运行效率优于现有方法。

Comments Expanded version with added appendix. Published in ICRA 2024. Project page: https://umautobots.github.io/spot

Riverine Land Cover Mapping through Semantic Segmentation of Multispectral Point Clouds

基于多光谱点云的河流土地覆盖制图

Sopitta Thurachen, Josef Taher, Matti Lehtomäki, Leena Matikainen, Linnea Blåfield, Mikel Calle Navarro, Antero Kukko, Tomi Westerlund, Harri Kaartinen

机构 * Department of Remote Sensing and Photogrammetry, Finnish Geospatial Research Institute FGI（遥感与摄影测量系，芬兰地理研究所） ； Faculty of Technology, University of Turku（技术学院，图尔库大学） ； Department of Geography and Geology, University of Turku（地理与地质系，图尔库大学） ； Faculty of Geological Sciences, Complutense University of Madrid（地质科学学院，马德里卡洛斯三世大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文利用Point Transformer v2模型对多光谱LiDAR点云进行语义分割，实现河流环境土地覆盖制图，通过几何和光谱信息识别沙地、砾石、低植被等类别，验证了该方法在实际应用中的有效性。