BIGDATA: Small: DA: Semantic Modeling of Cities from Scanned Data

大数据:小:DA:根据扫描数据对城市进行语义建模

基本信息

  • 批准号:
    1251217
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 60万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2013
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2013-08-01 至 2017-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Detailed three-dimensional models of urban environments provide critical information for many applications, including emergency response preparation, security analysis, urban planning, and augmented-reality maps. For example, if 3D models of complete cities were publicly available with detailed labels for all semantic objects (e.g., buildings, fire hydrants, fire escapes, doors, windows, trees, etc.), then fire fighters, police forces, and other emergency response teams could use them to make plans for rescue operations, taking into account possible access points, lines of sight, and risks to the neighborhood. Or, if the 3D model contained labeled representations of stop lights, traffic signs, parking spaces, store locations, mailboxes, and ATMs, then augmented reality displays could help people navigate their daily lives.The research goal of this project is to develop algorithms to build detailed, labeled 3D models from currently available data. Several companies (e.g., Google, Nokia, Microsoft, etc.) are currently collecting photographic imagery and LIDAR data with scanners mounted on cars driving up and down streets of cities throughout the world. This data contains a vast amount of information about our world, but in a very primitive form: pixels and points. The PI is developing algorithms to analyze this raw data to build semantically labeled 3D models: 1) new methods for discovering correspondence relationships between heterogeneous data types, focusing on LIDAR, images, and 3D polygonal models found in online repositories, 2) new ways to infer surface geometry, segmentations, and labels simultaneously based on a model learned from examples, 3) new interactive systems to allow users to visualize and guide the algorithms as they operate by incorporating user input into incrementally updated solutions, and 4) data management algorithms for multiresolution storage, compression, and retrieval of massive scanned 3D data sets.The broader goals of the project include educational programs, industrial collaboration, free distribution of software and data sets, and outreach activities. Besides the published research results, the PI will disseminate 3D models of major cities that can be used directly in applications developed by other people. He will also distribute code, benchmark data sets, and statistical models that could benefit researchers in a variety of disciplines. This proposed work is integrated with educational programs, including interdisciplinary workshops and courses at the graduate, undergraduate, and professional levels, and diversity enhancement programs that promote opportunities for disadvantaged groups
城市环境的详细三维模型为许多应用提供了关键信息,包括应急响应准备、安全分析、城市规划和增强现实地图。 例如,如果完整城市的3D模型是公开可用的,其具有用于所有语义对象的详细标签(例如,建筑物、消防栓、走火通道、门、窗、树等),然后消防队员,警察部队和其他紧急反应小组可以使用它们来制定救援行动计划,考虑可能的进入点,视线和对社区的风险。 或者,如果3D模型包含停车灯,交通标志,停车位,商店位置,邮箱和ATM的标记表示,那么增强现实显示器可以帮助人们导航他们的日常生活。该项目的研究目标是开发算法,从当前可用的数据构建详细的,标记的3D模型。 一些公司(例如,谷歌、诺基亚、微软等)目前正在用安装在汽车上的扫描仪收集摄影图像和激光雷达数据,这些汽车在世界各地的城市街道上行驶。 这些数据包含了关于我们世界的大量信息,但形式非常原始:像素和点。PI正在开发算法来分析这些原始数据,以构建语义标记的3D模型:1)发现异构数据类型之间对应关系的新方法,重点关注在线存储库中找到的LIDAR、图像和3D多边形模型,2)基于从示例中学习的模型同时推断表面几何形状、分割和标签的新方法,3)新的交互式系统,允许用户通过将用户输入纳入增量更新的解决方案来可视化和指导算法,以及4)用于多分辨率存储、压缩和检索大量扫描的3D数据集的数据管理算法。该项目的更广泛目标包括教育计划,工业合作、免费分发软件和数据集以及外联活动。 除了已发表的研究成果外,PI还将发布主要城市的3D模型,这些模型可以直接用于其他人开发的应用程序。 他还将分发代码,基准数据集和统计模型,这些模型可以使各个学科的研究人员受益。 这项拟议的工作与教育方案相结合,包括研究生、本科生和专业水平的跨学科讲习班和课程,以及促进弱势群体机会的多样性增强方案。

项目成果

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知道了