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1-12 Aprile 2019 - 3D Sensing, Scene Reconstruction and Semantic Interpretation

Scaduto

3D Sensing, Scene Reconstruction and Semantic Interpretation. Tutors: Martin Weinmanna, Michael Weinmannb, Franz Rottensteinerc, Boris Jutzia

aKarlsruhe Institute of Technology, bUniversity of Bonn, cLeibniz Universität Hannover

The adequate acquisition and analysis of a scene are of great interest for photogrammetry, remote sensing, computer vision and robotics. In the scope of this course, we will address four major issues in this regard. The first part will give a general introduction on geometry acquisition via (passive and active) optical 3D sensing techniques. The second part will focus on active optical 3D sensing as commonly used for the acquisition of large geospatial data and provide a survey on the extraction of descriptive features from such data. The third part will focus on a semantic interpretation of point cloud data and thereby address all components of a typical processing workflow from given point cloud data to a semantic labeling with respect to user-defined classes. The fourth part is dedicated to deep learning techniques for the semantic labeling of point clouds as well as to the context-based classification of these data using graphical models such as Conditional Random Fields (CRFs).

Dates: 1 - 12 April 2019

 


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