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武大发布、全球最大:地面站扫描点云配准基准数据集(WHU-TLS)

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HyperAI超神经
发布2020-04-08 15:16:34
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发布2020-04-08 15:16:34
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文章被收录于专栏:HyperAI超神经

By 超神经

数据集描述:武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,杨必胜教授课题组,近日发布了全球最大规模、多类型场景地面站扫描点云配准基准数据集(WHU-TLS),共包含 115 个测站、17.4 亿个三维点以及点云之间的真实转换矩阵,共 90 G,文末附下载。

关键词:测绘遥感 地面站扫描

武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,杨必胜教授课题组,近日发布了全球最大规模、多类型场景地面站扫描点云配准基准数据集(WHU-TLS)。

全球最大规模 TLS 基准数据集

地面激光扫描系统(Terrestrial Laser Scanning,TLS)对地物表面的三维几何信息进行高速度、高密度、高精度地采集,获取三维点云,具有机动灵活、便于携带等优点。

(a) 为从全局角度给出的场景示意图

(b) 和 (c) 是两个从不同角度扫描的局部表面

正因如此,TLS 被广泛应用于城市发展跟踪、森林结构评估、滑坡监测、文化遗产保护、工业设施测量、犯罪现场调查等领域。

点云配准(即将地面点云从各自的站心坐标系转换到场景统一坐标系)是上述应用的基础和前提。

十一类环境数据集,共 90 G

为加快推进深度学习在 3 维点云处理领域的快速发展,赋能点云智能,课题组结合近十年来的数据积累,联合慕尼黑工业大学、芬兰大地所、挪威科技大学,为目前为止,全球最大规模和最多样化场景类型的 TLS 点云配准基准数据集。

本次公开的 WHU-TLS 基准数据集涵盖了地铁站、高铁站、山地、森林、公园、校园、住宅、河岸、文化遗产建筑、地下矿道、隧道等 11 种不同的环境,共包含 115 个测站、17.4 亿个三维点以及点云之间的真实转换矩阵。

WHU-TLS 基准数据集详细信息

此外,该基准数据集也为铁路安全运营、河流勘测和治理、森林结构评估、文化遗产保护、滑坡监测和地下资产管理等应用提供了典型有效数据。

有了数据集,如何下载和使用

如何下载?

数据集申请地址:

http://3s.whu.edu.cn/ybs/en/benchmark.htm

如何使用?

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参考来源:

http://3s.whu.edu.cn/ybs/en/benchmark.htm

相关论文: 1. Dong Z., Yang B., Liu Y., Liang F., Li B., & Zang Y., 2017. A novel binary shape context for 3d local surface description. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 130, 431-452.

2. Dong Z., Yang B., Liang F., Huang R., & Scherer S., 2018. Hierarchical registration of unordered TLS point clouds based on binary shape context descriptor. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 144, 61-79.

3. Dong Z., Liang F., Yang B., Xu Y., Zang Y., Li J., Wang Y., Dai W., Fan H., Liang X., Stilla U., 2020. Registration of large-scale TLS Point Clouds: A Review and Benchmark. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. (In press)

—— 完 ——

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-03-28,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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