Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Jakość danych" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Design of a testing method to assess the correctness of a point cloud colorization algorithm
    Opracowanie metody oceny poprawności działania algorytmu kolorowania chmury punktów
    Autorzy:
    Pleskacz, M.
    Rzonca, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131127.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    data integration
    algorithm testing
    data quality
    scan colorization
    integracja danych
    testowanie algorytmów
    jakość danych
    koloryzacja skanów
    Opis:
    The paper discusses a testing method for a point cloud colorization algorithm. The point cloud colorization process is described in the context of photogrammetric and laser scanning data integration. A parallel algorithm is described following a theoretical introduction to the problem of LiDAR data colorization. The paper consists of two main parts. The first part presents the testing methodology via two aspects: (1) correctness of the color assigned to a given point, (2) testing of interpolation methods. Both tests are used on synthetic and natural data, and the results are discussed. The second part consists of a discussion of correctness factors associated with point cloud colorization as a typical case of process correctness in data integration. Three important factors are discussed in the paper. The first is correctness of the external orientation of the given image. The second is the ratio of the density of the point cloud and the GSD of the image. The third is the relative angle between the image and the scanned plane. All of the results are presented in the paper and the optimal range of the relevant factors is also discussed.
    Publikacja omawia opracowanie metody oceny poprawności działania algorytmu służącego do przypisania składowych RGB punktom chmury pochodzącej ze skaningu laserowego. Metoda testowania tego algorytmu jest przedstawiona w kontekście problemu kontroli merytorycznej algorytmów do przetwarzania danych przestrzennych. Proces kolorowania traktowany jest jako jeden z przypadków integracji danych skaningowych i fotogrametrycznych. W ramach wprowadzenia teoretycznego autorzy omawiają problemy badawcze, które wynikają z potrzeby sprawdzenia poprawności oraz dokładności procesu kolorowania. Podane są kryteria, według których można określić, czy badany algorytm jest poprawny pod względem merytorycznym: czy kolorowane są odpowiednie piksele i czy metody interpolacji są zastosowane prawidłowo. Następnie określony jest wpływ dokładności elementów orientacji zewnętrznej oraz rozmiaru piksela terenowego zdjęć na poprawne kolorowanie. Na koniec omówiono problem nierównoległości płaszczyzny tłowej do powierzchni chmury punktów, co też może mieć wpływ na jakość kolorowania. Po rozważaniach teoretycznych opisane zostały metody testowania poprawności przyporządkowania punktom koloru oraz poprawności implementacji algorytmów interpolacji. Obie metody zastosowane są na danych syntetycznych oraz na rzeczywistych danych pomiarowych. Następnie dyskutowane są inne czynniki, niezależne od poprawności algorytmu kolorowania, wpływające na dokładność kolorowania chmury punktów. Pierwszy czynnik to dokładność elementów orientacji zewnętrznej fotogramu, który służy do kolorowania. Kolejnym czynnikiem jest różnica pomiędzy rozdzielczością terenową fotogramu i kolorowanej chmury punktów. Trzecim czynnikiem jest kąt pomiędzy kolorowana powierzchnią chmury punktów a płaszczyzną tłową fotogramu. Badanie algorytmu zostaje rozszerzone o podanie ogólnych zasad dotyczących parametrów technicznych danych integrowanych w ramach omawianego procesu w zakresie powyższych trzech czynników. Badanym, przykładowym algorytmem jest CuScanColorizer - innowacyjny algorytm firmy DEPHOS Software, który wykonuje kolorowanie chmury punktów, wykorzystując do tego metodę przetwarzania równoległego na procesorach graficznych opartą na technologii nVidia CUDA. W podsumowaniu podane są wyniki zastosowania metody kontroli poprawności algorytmu wraz z oceną przykładowego, badanego algorytmu oraz wskazaniem parametrów optymalnych z punktu widzenia stosowania procesu kolorowania chmury. Jako dodatkową konkluzję zawarto ocenę poprawności algorytmu CuScanColorizer.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2016, 28; 91-104
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Stabilizacja systemu pomiarowego dla wiatrakowca w aspekcie jakości danych LiDAR
    Stabilization of the photogrammetric system for a gyrocopter in terms of the LiDAR data quality
    Autorzy:
    Kolecki, J.
    Prochaska, M.
    Piątek, P.
    Baranowski, J.
    Kurczyński, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130028.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    stabilizacja
    wiatrakowiec
    lotniczy skaning laserowy
    skanowanie
    planowanie lotów
    jakość danych
    stabilization
    gyroplane
    airborne laser scanning (ALS)
    scanning
    flight planning
    data quality
    Opis:
    Definicja parametrów jakościowych chmury punktów pozyskanej metodą lotniczego skanowania laserowego stanowi element niemal każdego zamówienia wiążącego się z wykonaniem lotów pomiarowych. Jakość danych LiDAR nie może być utożsamiana wyłącznie z ich dokładnością, ale jest pojęciem znacznie szerszym, obejmującym inne parametry chmury punktów pozyskanej w wyniku lotu pomiarowego. Przykładowo wymagania dotyczące parametrów takich jak pokrycie oraz gęstość określone są w polskich regulacja prawnych. Na wyżej przywołane parametry danych LiDAR mogą wpływać w pewnym stopniu czynniki związane z samym lotem, takie jak niestabilność prędkości czy linowe lub wysokościowe odstępstwa od planowanej linii lotu. Najbardziej istotnym czynnikiem wydają się być jednak wychylenia oraz drgania platformy pomiarowej. Pozyskiwanie danych LiDAR bez systemu stabilizacji oraz wibroizolacji może utrudniać zachowanie wymaganych parametrów jakościowych. W trakcie prac prowadzonych w ramach projektu, którego efektem było zbudowanie prototypu ultralekkiej stabilizowanej platformy pomiarowej dla wiatrakowca, dokonano szeregu analiz związanych z doborem odpowiedniego systemu stabilizacji rozpatrując trzy składowe wychyleń: roll, pitch, yaw. W tym celu stworzone zostały narzędzia informatyczne służące badaniu wpływu wychyleń na jakość danych LiDAR przy założeniu określonych parametrów linii nalotowych oraz ustawień pracy skanera.
    The definition of the quality parameters of a point cloud acquired using the airborne laser scanning is the element of almost every terms of reference involving airborne spatial data acquisition. The quality of the LiDAR data should not be identified only with accuracy and should be examined in a wider aspect taking into account other parameters of the point cloud that was acquired as a result of a flight. For instance the Polish legal regulations provide the requirements concerning the coverage of the strips and the point density. The above mentioned parameters of the LiDAR data can be influenced to some extent by many factors concerning the flight itself such as a varying speed as well as the horizontal and vertical deflections from the planned flight line. However, vibrations and angular deflections seem to influence the point cloud quality to the highest extent. LiDAR data acquisition without required stabilizing system makes keeping the required quality parameters very hard. Within the research project which aimed to develop the prototype of the ultralight, stabilized mapping platform for the gyrocopter, a number of analyses concerning the optimal stabilization scenario were carried out. Tools including scripts and computer programs for analyzing the impact of the deflections on the data quality have been developed. The proper stabilization variant has been established taking into account three separate deflection components, i.e.: roll, pitch and yaw.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2015, 27; 71-82
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies