學位論文

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    具有自動點雲預處理的即時點雲動作辨識系統
    (2024) 賴彥廷; Lai, Yen-Ting
    本論文討論了點雲動作辨識系統的自動化預處理。 點雲動作辨識的優點是受到光照和視角變化的影響較小，因為它關注的是物體的三維位置而不是單純像素值。即使在複雜和黑暗的環境中，也能實現強大的識別性能。此外，點雲動作辨識在機器人、虛擬實境、自動駕駛、人機互動、遊戲開發等領域也有廣泛的應用。例如，理解人類行為對於機器人技術中更好的互動和協作至關重要，而在虛擬實境中，它可以捕捉和再現用戶動作以增強真實感和互動性。為了建立運行穩定的點雲動作識別系統，通常需要過濾掉背景和不相關的點，從而獲得乾淨且對齊的點雲數據。在過去的多數方法中，點雲過濾和動作識別通常是分開執行的，很少有系統一起運行。在本文中，我們提出了一種方法，使用戶能夠直接從 Microsoft Azure Kinect DK 取得點雲資料並執行全面的自動化預處理。這將能產生沒有背景點的更乾淨的點雲數據，適合用於動作辨識。 我們的方法利用 PSTNet 進行點雲動作識別，並在透過自動預處理獲得的資料集(包括 12 個動作類別)上訓練模型。最後，我們開發了一種結合自動點雲預處理的即時點雲動作辨識系統。
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    高效移動製圖系統於高精度電子地圖之實現
    (2023) 彭正偉; Peng, Cheng-Wei
    現今製作高精度地圖主要乃利用配備光達之移動製圖系統，透過所收集而成的三維點雲資訊做為繪製的基礎。由於點雲資訊僅包含環境的三維座標，因此現今製作地圖的流程中尚需大量的人工，在點雲的基礎上繪製並給予物件的屬性。因此如何提升製圖效益、降低勞力需求並能導入到現有的產製地圖流程的技術研究為地圖供應商高度期盼的，因此，本研究整合了一個高效益移動製圖系統，其中硬體部分搭載非測量等級光達、消費等級相機、以及入門等級的定位暨慣性導航系統，結合提出的點雲後製流程，其中包含匯入控制點(GCPs)以及採用同時定位與地圖構建(SLAM)等有助於軌跡修正之技術重建出高精度的點雲成果。最後在後製流程中，本論文導入一個深度學習網路進行標牌的偵測，透過相機與光達間旋轉矩陣以及轉移矩陣的轉換，影像中的標牌中心點之大地座標即可被自動地萃取。實驗的結果顯示，所產製的點雲三維精度絕對均方根誤差(RMSE)可控制在10公分內，自動標牌萃取之絕對位置精度也可達到數十公分，因此本研究成果可顯著地利用可接受的硬體成本建置出高精度的點雲資訊，更進一步驗證自動萃取屬性導入製作高精度流程的可行性。