Objektide automaatne tuvastamine mobiilse laserskanneerimise punktipilvest

Geodeesia on pidevas arengus, üha rohkem on võimalik kasutada laserskaneerimist mis teeb informatsiooni kogumise varasemast lihtsamaks, kiiremaks ning turvalisemaks. Geodeedid ei pea ronima ohtlikesse kohtadesse, hoiavad objektidel mõõtmise pealt aega kokku ning saavad peaaegu kogu informatsiooni punktipilvedest või mõõdistamise ajal tehtud fotodest kätte. Laserskaneerimine on teinud informatsiooni kogumise nii kiireks, et plaanide koostamine võtab kordades rohkem aega kui mõõtmine. Mobiilne laserskaneerimine muudab kiire informatsiooni kogumise ka mahukamaks, sest võrreldes varasemaga on võimalik läbida suuri vahemaid. Suur informatsioonihulk laserskaneerimise punktipilvedes on muutnud jooniste koostamise ajakulukaks tegevuseks. Lõputöös tutvustati laserskaneerimist ning mobiilset laserskaneerimist üldiselt, tutvustati objetide automaatset tuvastamist ning katsetati programmi, mille testversioon toetas lõputöös püstitatud küsimustele ning hüpoteesidele vastuste leidmist. Testitud programm ei teinud vahet postidel ning puudel, testimise käigus ei tulnud ilmseks äärekivide tuvastamine või selle funktsiooni praktilisus. Testimise käigus võis aru saada, et samalaadset programmi kasutades peab geodeet täpselt teadma kõiki vajalikke parameetreid, et saada soovitud tulemusi. Antud programmil on suur õppimiskõver, mis teeb keeruliseks seda soovitada firmadele. Sarnased programmid maksavad mitmeid tuhandeid eurosid, mis kattub hüpoteesiga, et sellised programmid ei tasu end finantsiliselt ära. Vastavalt hüpoteesile, objektide automaatset tuvastamist toetavad programmid ei suuda tuvastada objektide materjale. Lõputöö tulemuste põhjal võib lugeda taoliste programmide võimekuse võrdväärseks või isegi madalamaks kui joonestaja manuaalse töö. Väikestest punktipilvedest, nagu VisionLidariga kaasas olnud punktipilv, on võimalik infot manuaalselt välja lugeda kordades kiiremini kui hakata programmi sätetes väärtusi muutma ja loota, et funktsioon leiab kõik õiged objektid üles, mitte ei vali lisaks ebavajalikke objekte, mida tegelikult ei pruugi üldse eksisteerida. Kui mõõdistatud maa-ala pindala on suur, nagu REIB OÜ töö mille punktipilve kasutati programmi funktsionaalsuse testimisel, siis tulevad ilmsiks samalaadsete programmide puudused. Funktsioone kasutades ei saa olla kindel, et tuvastatakse õiged objektid ning suures punktipilves, kus võib tekkida suures koguses valesti tuvastatud objekte, mis ei ole tuvastatud esinemise järjekorras teeb joonestaja töö äärmiselt keeruliseks. Geodeedi hinnang on praegusel ajal usaldusväärsem kui automaatse programmi võimekus.

The topic of the given thesis is Automatic Object Detection from a Mobile Laser Scanning Point Cloud, in which the capabilities of a program supporting automatic object detection is tested. Geodesy is constantly evolving, it is increasingly possible to use laser scanning, which makes information collection easier, faster and more secure than ever before. Surveyors do not have to climb dangerous places, they can save time on objects and take almost all information from point clouds or photographs taken during the survey. Laser scanning has made gathering information so fast that making geodetic plans takes times longer than scanning itself. Mobile laser scanning also makes the fast information collection itself larger, because it is possible to travel long distances compared to the past. The large amount of information in laser scanning point clouds has made drawing a geodetic plan a time-consuming activity. The thesis introduced laser scanning and mobile laser scanning in general, introduced the automatic detection of objects and tested a program, the test version of which supported the questions and hypotheses raised in the dissertation. All but one of the hypotheses were refuted. The tested program did not differentiate between poles and trees, during the testing it did not become apparent that curbs were detected. During the testing, it was understood that when using such a program, the surveyor must know exactly all the necessary parameters in order to obtain the desired results. This program has a large learning curve, which makes it difficult to recommend it to companies. Similar programs cost several thousand euros, which coincides with the assumption that such programs do not pay off financially. Programs that support automatic object detection cannot really detect object materials. Based on the results of the thesis, the capabilities of such programs can be considered equal to or even lower than the manual work of the draftsman. From small point clouds, such as the point cloud that came with VisionLidar, you can read information manually many times faster than changing values in said program settings and hoping that the feature finds all the right objects instead of selecting unnecessary objects that may not actually exist at all. The surveyor's assessment is still more reliable than the capabilities of an automatic program.