Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Sobieraj, A." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Point cloud unification with optimization algorithm
Autorzy:
Błaszczak-Bąk, W.
Sobieraj, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/298162.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie
Tematy:
laser scanning
unification
optimization
Opis:
Terrestrial laser scanning is a technology that enables to obtain three-dimensional data - an accurate representation of reality. During scanning not only desired objects are measured, but also a lot of additional elements. Therefore, unnecessary data is being removed, what has an impact on efficiency of point cloud processing. It can happen while single point clouds are displayed - user decides what he wants to deleted and does it manually, or by using tools provided in dedicated for point cloud processing softwares. In Leica Geosystems Cyclone - software used here in tests, user can apply tools e.g. for merging or unification of point clouds. Both of them change the separate points clouds into one points cloud, however unification can be executed with reduction - low, medium, high, highest or no reduction at all. It should be noted, that the modeled objects may have complex structure and unification with selected type of reduction can have a very big impact on the result of modeling. In such situation it is desirable to apply different types of reduction. In this article authors propose to apply an optimization algorithm on unified point clouds. Unification conducted by means of Cyclone Leica Geosystems (v.7.3.3) enables to merge point clouds and reduced the number of points. The point elimination is determined mainly by spacing between points. It may leads to loose of important points - representing some essential elements of scanned objects or area. Applying optimization algorithm, especially for complex objects, may help to reduce the number of points without losing the information necessary for proper modeling.
Źródło:
Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn; 2015, 18(4); 271-282
1505-4675
2083-4527
Pojawia się w:
Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Impact of optimization of ALS point cloud on classification
Autorzy:
Błaszczak-Bąk, W.
Sobieraj, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/298363.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie
Tematy:
optimization
classification
intensity
Opis:
Airborne laser scanning (ALS) is one of the LIDAR technologies (Light Detection and Ranging). It provides information about the terrain in form of a point cloud. During measurement is acquired: spatial data (object’s coordinates X, Y, Z) and collateral data such as intensity of reflected signal. The obtained point cloud is typically applied for generating a digital terrain model (DTM) and a digital surface model (DSM). For DTM and DSM generation it is necessary to apply filtration or classification algorithms. They allow to divide a point cloud into object groups (e.g.: terrain points, vegetation, etc.). In this study classification is conducted with one extra parameter–intensity. The obtained point groups were used for digital spatial model generation. Classification is a time and work consuming process, therefore there is a need to reduce the time of ALS point cloud processing. Optimization algorithm enables to decrease the number of points in a dataset. In this study the main goal was to test the impact of optimization on the results of a classification. Studies were conducted in two variants. Variant 1 includes classification of the original point cloud where points are divided in the groups: roofs, asphalt road, tree/bushes, grass. On variant 2 before classification, an optimization algorithm was performed in the original point cloud. Obtained from these two variants object groups were used to generate a spatial model, which was then statistically analyzed.
Źródło:
Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn; 2013, 16(2); 147-164
1505-4675
2083-4527
Pojawia się w:
Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metoda OptD do redukcji danych w opracowaniu wyników pomiarów linii elektroenergetycznych
The OptD method for data reduction in the development of surveying of power lines
Autorzy:
Błaszczak-Bąk, W.
Sobieraj-Żłobińska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/104955.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
przetwarzanie danych
lotniczy skaning laserowy
metoda redukcji
data processing
airborne laser scanning
reduction method
Opis:
Skaning laserowy to technologia dostarczająca we względnie krótkim czasie dużą ilość danych pomiarowych. Jest to zarazem pozytywna jak i negatywna cecha tej technologii. Z jednej strony w wyniku skaningu otrzymuje się dane, które szczegółowo odzwierciedlają pomierzony obiekt. Z drugiej strony trudność sprawia przetwarzanie takiej ilości danych i nie zawsze wszystkie dane ze skaningu są niezbędne do realizacji wybranego zadania. Z tych względów nieustannie trwają prace nad opracowaniem algorytmów umożliwiających usprawnienie ich przetwarzania. Jednym z rozwiązań jest zmniejszenie ilości danych. W pracy przedstawiono wyniki redukcji danych pochodzących z pomiaru lotniczym skaningiem laserowym napowietrznych sieci elektroenergetycznych. Pomiary były przeprowadzone na potrzeby inwentaryzacji. Uzyskaną chmurę punktów przetworzono wykorzystując metodę Optimum Dataset (OptD). Celem było sprawdzenie czy punkty obrazujące linie elektroenergetyczną nie zostaną utracone w trakcie przetwarzania metodą OptD. W metodzie OptD jako kryterium optymalizacyjne przyjęto stopień redukcji czyli jaki procent punktów ma zostać usunięty z oryginalnego zbioru (p%). Badania przeprowadzono dla dwóch przypadków: 1) p%=70%, (zbiór Ω1) oraz 2) p%=85% (zbiór Ω2). Uzyskane wyniki pokazały, że metoda OptD nie zakłóca obrazu linii elektroenergetycznych. Liczba punktów obrazująca linie jest wystarczająca do prawidłowego wyznaczenia przebiegu tej linii.
Laser scanning is a technology that provides a large amount of measurement data in a relatively short time. It is both a positive and a negative feature of this technology. On the one hand, as a result of scanning, data is obtained that accurately reflects the measured object. On the other hand, it is difficult to process such a large amount of data, and not all of the data from the scanning is necessary to accomplish the selected task. For these reasons, works on developing algorithms to improve data processing are constantly conducted. One of the solution is to reduce the amount of data. The paper presents the results of data reduction from surveying of overhead power lines by means of ALS. The measurements were carried out for inventory purposes. The obtained point cloud was processed using the Optimum Dataset method (OptD). The aim was to check whether the points displaying the power lines will not be lost during the OptD processing. In the OptD method as the optimization criterion the degree of reduction was assumed. It is percentage of points which should be removed from the original dataset (p%). The research was carried out for two cases: 1) p% = 70%, (dataset Ω1) and 2) p% = 85% (dataset Ω2). The obtained results showed that the OptD method does not interfere with the image of power lines. The number of points displaying the lines is sufficient to correctly determine the course of this line.
Źródło:
Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury; 2017, 64, 4/II; 319-330
2300-5130
2300-8903
Pojawia się w:
Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Applying RANSAC algorithm for fitting scanning strips from airborne laser scanning
Wykorzystanie algorytmu RANSAC przy wpasowaniu szeregów ALS
Autorzy:
Błaszczak-Bąk, W.
Janicka, J.
Sobieraj-Żłobińska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/396557.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
airborne laser scanning
RANSAC algorithm
fitting
lotniczy skaning laserowy
algorytm RANSAC
wpasowanie
Opis:
During the development of the data acquired by airborne laser scanning the important issue is the fitting and georeferencing of ALS point clouds by means of the tie surfaces and the reference planes. The process of scanning strips adjustment is based on mutual integration of point clouds (scanning strips) and their adaptation to the reference planes. In simultaneous adjustment all strips are combined into one geometrically coherent block, to which the coordinates are given. In the process of determining discrepancies between scanning strips it is important to determine the correct size of the shifts (offsets). Authors propose to do this by using RANSAC algorithm.
Podczas opracowywania danych pozyskanych w wyniku lotniczego skaningu laserowego istotną kwestią jest wpasowanie i nadanie georeferencji szeregom ALS w oparciu o powierzchnie wiążące oraz płaszczyzny referencyjne. Proces wyrównania szeregów polega na wzajemnym wpasowaniu szeregów oraz ich dopasowaniu do płaszczyzn referencyjnych. W jednoczesnym procesie wyrównawczym wiąże się wszystkie szeregi w jeden spójny geometrycznie blok, któremu nadaje się współrzędne terenowe. W procesie wyznaczania rozbieżności szeregów istotne jest określenie prawidłowej wielkości przesunięć (offsetów). Autorzy proponują w tym celu wykorzystanie algorytmu RANSAC.
Źródło:
Civil and Environmental Engineering Reports; 2016, No. 23(4); 29-41
2080-5187
2450-8594
Pojawia się w:
Civil and Environmental Engineering Reports
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Skaning laserowy jako technologia wielu zastosowań - pomiary geodezyjne na potrzeby architektów
Laser scanning as multi-use technology - geodetic measurements for the architecture purposes
Autorzy:
Błaszczak-Bąk, W.
Sobieraj-Żłobińska, A.
Szulwic, J.
Minkowska, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/372193.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
skaning laserowy
chmura punktów
wymiarowanie
wizualizacja
laser scanning
point cloud
dimensioning
visualization
Opis:
Skaning laserowy umożliwia pozyskanie chmury punktów, która może być opracowana i wykorzystana w różnych etapach inwestycji, od wykonywania prostych pomiarów na uzyskanym dzięki chmurze modelu lub na samej chmurze, po opracowywanie modeli cyfrowych zeskanowanych obiektów, ich wizualizacje i aranżacje wnętrz. W pracy przedstawiono możliwości zastosowania wyników naziemnego skanowania laserowego do opracowania projektu aranżacji wnętrza budynku o charakterze biurowym. Wymiarowanie obiektu zostało poprzedzone procesem wykrywania krawędzi i płaszczyzn w pozyskanych chmurach punktów. W ramach współpracy z architektem wykonany został projekt wnętrza.
Laser scanning makes it possible to acquire a point cloud, which can be developed and used in various stages of investment, e.g: by performing simple measurements on point cloud or on the model created on the basis of this point cloud, the development of digital models of scanned objects, their visualizations and interior design. The paper presents the applicability of the results of terrestrial laser scanning for the development of a project of interior design of the building as office buildings. Dimensioning object was preceded by a process of detecting edges and surfaces in the acquired point clouds. In cooperation with the architect the interior design was made.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Inżynieria Środowiska / Uniwersytet Zielonogórski; 2016, 164 (44); 73-83
1895-7323
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Inżynieria Środowiska / Uniwersytet Zielonogórski
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-5 z 5

    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