Slutligen måste punktmolnen delas upp per objekt, vilket kräver 3D-segmentering. Vi närmar oss problemet genom att använda en ny djupinlärningsmetod baserad på normaliserade neurala faltningsnätverk och fusion i 3D av 2D-segmenteringar, såväl som probabilistisk modellering - modelleringsmetoder som tar hänsyn till osäkerhet.
Tack vare den allt större tillgängligheten till djupkameror och lidar har behandling av punktmoln blivit ett underområde till datorseende.
Slutligen måste punktmolnen delas upp per objekt, vilket kräver 3D-segmentering. Vi närmar oss problemet genom att använda en ny djupinlärningsmetod baserad på normaliserade neurala faltningsnätverk och fusion i 3D av 2D-segmenteringar, såväl som probabilistisk modellering - modelleringsmetoder som tar hänsyn till osäkerhet.