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Automatic Muck Pile Characterization from UAV Images

Schenk, Fabian und Tscharf, Alexander und Mayer, Gerhard und Fraundorfer, Friedrich (2019) Automatic Muck Pile Characterization from UAV Images. In: ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, IV-2 (W5), Seiten 163-170. ISPRS. ISPRS Geospatial Week 2019, 10. – 14. Jun. 2019, Enschede Netherlands. doi: 10.5194/isprs-annals-IV-2-W5-163. ISSN 2194-9042.

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Offizielle URL: https://www.isprs-ann-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/IV-2-W5/163/2019

Kurzfassung

In open pit mining it is essential for processing and production scheduling to receive fast and accurate information about the fragmentation of a muck pile after a blast. In this work, we propose a novel machine-learning method that characterizes the muck pile directly from UAV images. In contrast to state-of-the-art approaches, that require heavy user interaction, expert knowledge and careful threshold settings, our method works fully automatically. We compute segmentation masks, bounding boxes and confidence values for each individual fragment in the muck pile on multiple scales to generate a globally consistent segmentation. Additionally, we recorded lab and real-world images to generate our own dataset for training the network. Our method shows very promising quantitative and qualitative results in all our experiments. Further, the results clearly indicate that our method generalizes to previously unseen data.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/132382/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Automatic Muck Pile Characterization from UAV Images
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Schenk, Fabianschenk (at) icg.tu-graz.ac.atNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tscharf, Alexanderalexander.tscharf (at) unileoben.ac.atNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Mayer, Gerhardgerhard.mayer (at) unileoben.ac.atNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fraundorfer, Friedrichfriedrich.fraundorfer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5805-8892NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juni 2019
Erschienen in:ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:IV-2
DOI:10.5194/isprs-annals-IV-2-W5-163
Seitenbereich:Seiten 163-170
Verlag:ISPRS
Name der Reihe:ISPRS Annals
ISSN:2194-9042
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Muck pile characterization, Fragment size distribution, Mining, Machine-learning, UAV, Computer Vision
Veranstaltungstitel:ISPRS Geospatial Week 2019
Veranstaltungsort:Enschede Netherlands
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:10. – 14. Jun. 2019
Veranstalter :ISPRS
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Straßenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V ST Straßenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - D.MoVe (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Reinartz, Prof. Dr.. Peter
Hinterlegt am:06 Dez 2019 12:42
Letzte Änderung:06 Dez 2019 12:42

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