Unsupervised Gaussian mixture models for the classification of outdoor environments using 3D terrestrial lidar data

Le traitement de nuages de points 3D de lidars permet aux robots mobiles autonomes terrestres de construire des modèles sémantiques de l'environnement extérieur dans lequel ils évoluent. Ces modèles sont intéressants car ils représentent des informations qualitatives, et ainsi donnent à un robo...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

1. Verfasser:	Fernandes maligo, Artur otavio
Format:	Dissertation
Sprache:	eng
Schlagworte:	Classification non-supervisée Données 3D Lidar Gaussian mixtures Lidar point-clouds Mélange de gaussiennes Unsupervised classification
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