Wszystkie pola: segmentacja danych - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Segmentacja danych otrzymanych z lasera 3D
3D laser data segmentation
Autorzy:: Siemiątkowska, B.,
Szklarski, J.
Gnatowski, M.
Zychewicz, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/157394.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: segmentacja
mapy 3D
3D mapping
segmentation
Opis:: Otoczenie robota - wnętrze budynku jak i obszar znajdujący się na zewnątrz może być podzielony na fragmenty, którym następnie możemy przypisać pewne znaczenie semantyczne. Przed przystąpieniem do dokonywania klasyfikacji należy jednak dokonać filtracji i segmentacji danych pomiarowych. W poniższym artykule przedstawione zostaną wyniki segmentacji chmury punktów, którą otrzymujemy na podstawie wskazań laserowego skanera 3D. Zastosowano nowatorską technikę, w której dane pomiarowe zamieniane są na postać kartezjańską, następnie obliczane są wektory normalne do powierzchni, na której punkty leżą. Składowe wektora są normalizowane i zapisywane w reprezentacji RGB. W wyniku opisanej transformacji powstaje kolorowy obraz. Dzięki temu problem segmentacji danych w przestrzeni 3D jest sprowadzony do zadania analizy kolorowych obrazów. Umożliwia to zastosowanie znanych z wizji algorytmów: usuwania szumów, rozrostu ziarna i segmentacji. Przeprowadzone eksperymenty w pomieszczeniu zamkniętym i na zewnątrz budynku potwierdziły efektywność przyjętej metody.
Map building of unknown environment is a part of a navigation system and is one of the most important topics in modern mobile robotics. Many environment representations have been proposed. One of the most popular is 2D representation which has many limitations, for example the height of obstacles is not taken into account. In the last decade 3D sensors are being more popular which enable 3D map building. In our approach the laser scans a scene and gives 2D data. The rotating support rotates the laser vertically, which allows to make 3D scans. The cloud of points is transformed into a set of normal vectors. The coordinates of a vector are represented as: red, green and blue colors. And 3D information is represented as 2D color image. The segmentation of the RGB image is performed using classical image processing methods. 2D areas are transformed into a 3D representation and classified. Experimental results validated the proposed approach and showed the benefits of using classical method of image processing for 3D data segmentation.
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 3, 3; 275-278
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Segmentacja danych MLS z użyciem procedur Point Cloud Library
MLS data segmentation using Point Cloud Library procedures
Autorzy:: Grochowska, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/130244.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: segmentacja
Point Cloud Library
chmura punktów
RANSAC
mobilny skaning laserowy
segmentation
point cloud
mobile laser scanning
Opis:: Mobilny skaning laserowy jest dynamicznie rozwijającą się technologią pomiarową, która staje się coraz bardziej powszechna w zakresie pozyskiwania trójwymiarowej informacji przestrzennej. W artykule przedstawiono wstępne wyniki segmentacji danych pozyskanych techniką MLS. Dane użyte w niniejszej pracy pozyskano w ramach pomiaru inwentaryzacyjnego infrastruktury linii kolejowej na odcinku Warszawa Zachodnia – Rembertów. Pomiar chmury punktów zrealizowano za pomocą zespołu skanerów profilowych zainstalowanych na platformie kolejowej. Proces segmentacji wykonano przy zastosowaniu narzędzi programu ‘open source’ Point Cloud Library. Wykorzystano szablony biblioteki PCL, która zawiera algorytmy segmentacji do odrębnych klasterów. Algorytmy te są najlepiej dostosowane do przetwarzania chmury punktów, składającej się z określonej liczby izolowanych przestrzennie regionów. Szablon biblioteki wykonuje ekstrakcję klastra w oparciu o dopasowanie modelu poprzez metody konsensusu próbek dla różnych parametrycznych modeli (płaszczyzny, walce, kule, linie, itp.). Większość operacji matematycznych jest realizowana na podstawie biblioteki Eigen, zbioru szablonów algebry liniowej. W niniejszym referacie przedstawiono szereg zagadnień związanych z zastosowaniem oprogramowania PCL i jego możliwościami.
Mobile laser scanning is dynamically developing measurement technology, which is becoming increasingly widespread in acquiring three-dimensional spatial information. Continuous technical progress based on the use of new tools, technology development, and thus the use of existing resources in a better way, reveals new horizons of extensive use of MLS technology. Mobile laser scanning system is usually used for mapping linear objects, and in particular the inventory of roads, railways, bridges, shorelines, shafts, tunnels, and even geometrically complex urban spaces. The measurement is done from the perspective of use of the object, however, does not interfere with the possibilities of movement and work. This paper presents the initial results of the segmentation data acquired by the MLS. The data used in this work was obtained as part of an inventory measurement infrastructure railway line. Measurement of point clouds was carried out using a profile scanners installed on the railway platform. To process the data, the tools of ‘open source' Point Cloud Library was used. These tools allow to use templates of programming libraries. PCL is an open, independent project, operating on a large scale for processing 2D/3D image and point clouds. Software PCL is released under the terms of the BSD license (Berkeley Software Distribution License), which means it is a free for commercial and research use. The article presents a number of issues related to the use of this software and its capabilities. Segmentation data is based on applying the templates library pcl_segmentation, which contains the segmentation algorithms to separate clusters. These algorithms are best suited to the processing point clouds, consisting of a number of spatially isolated regions. Template library performs the extraction of the cluster based on the fit of the model by the consensus method samples for various parametric models (planes, cylinders, spheres, lines, etc.). Most of the mathematical operation is carried out on the basis of Eigen library, a set of templates for linear algebra.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2013, 25; 67-76
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Badanie jakościowe w warunkach niedoszacowania czasu – czyli o konieczności „podążania na skróty”. Organizacja procesu badawczego pod kątem zastosowania komputerowego wsparcia analizy danych jakościowych
Qualitative Research in the Condition of Underestimated Time – In Need of “Shortcuts.” The Organization of Research Process Using the Computer-Aided Qualitative Analysis
Autorzy:: Brosz, Maciej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/623357.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: CAQDAS
NVivo
autokodowanie
segmentacja danych
importowanie ilościowych baz danych
kwerenda macierzowa
macierz ramowa
auto coding
data segmentation
import classification sheet data matrix coding query
framework matrix
Opis:: Artykuł poświęcony jest organizowaniu procesu badawczego pod kątem zastosowania oprogramowania NVivo. Prezentowane badania zostały przeprowadzone w warunkach niedoszacowania czasu. Zastosowanie CAQDA oraz odpowiednia organizacja badania pozwoliły zmieścić się w harmonogramie narzuconym przez instytucję zlecającą. Organizacja i podział pracy, przygotowanie odpowiednio sformatowanych dokumentów oraz uzupełnienie jakościowej bazy danych o zbiór atrybutów bazujących na danych standaryzowanych znacząco usprawniły opracowywanie wyników.
This paper concerns the organization of research process using NVivo software. Described researches were conducted in the condition of underestimated time. The use of CAQDA (computer-aided qualitative data analysis) and proper research management enabled fitting into the timeframe imposed by the contracting institution. The work distribution and its management, preparation of properly formatted documents, and complementation of qualitative database with the collection of attributes based on standardized data significantly improved the elaboration of results.
Źródło:: Przegląd Socjologii Jakościowej; 2014, 10, 2; 40-58
1733-8069
Pojawia się w:: Przegląd Socjologii Jakościowej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Wavelet based buildings segmentation in airborne laser scanning data set
Segmentacja budynków w zbiorze danych lotniczego skaningu laserowego w oparciu o analizę falkową
Autorzy:: Keller, W.
Borkowski, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/145442.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: segmentacja budynków
trójwymiarowe modelowanie budynków
lotniczy skaning laserowy
wavelet
airborne laser scanning (ALS)
segmentation
multiresolution analysis
Opis:: In the recent years three-dimensional buildings modelling based on an raw airborne laser scanning point clouds, became an important issue. A significant step towards 3D modelling is buildings segmentation in laser scanning data. For this purpose an algorithm, based on the multi-resolution analysis in wavelet domain, is proposed in the paper. The proposed method concentrates only on buildings, which have to be segmented. All other objects and terrain surface have to be removed. The algorithm works on gridded data. The wavelet-based segmentation proceeds in the following main steps: wavelet decomposition up to appropriately chosen level, thresholding on the chosen and adjacent levels, removal of all coefficients in the so-called influence pyramid and wavelet reconstruction. If buildings on several scaling spaces have to be segmented, the procedure should be applied iteratively. The wavelet approach makes the procedure very fast. However, the limitation of the proposed procedure is its scale-based distinction between objects to be segmented and the rest.
W ostatnich latach ważnym zagadnieniem staje się trójwymiarowe modelowania budynków w oparciu o dane lotniczego skaningu laserowego. Istotnym krokiem na drodze dochodzenia do trójwymiarowego modelu jest segmentacja budynków w zbiorze danych skaningowych. W tym celu zaproponowano w pracy algorytm bazujący na analizie wielorozdzielczej danych w dziedzinie falkowej. Proponowana metoda koncentruje się wyłącznie na budynkach, które podlegają segmentacji. Wszystkie inne obiekty oraz powierzchnia terenu są usuwane. Algorytm działa na danych opartych o regularna siatkę. Segmentacja oparta o analizę falkową przebiega w następujących krokach głównych: falkowa dekompozycja aż do odpowiednio wybranego poziomu (wybranej skali), progowanie na wybranym i sąsiednich poziomach, usuniecie wszystkich współczynników dekompozycji w obrębie tak zwanej piramidy wpływu i rekonstrukcja falkowa sygnału. Jeśli budynki podlegające segmentacji występują na kilku skalach opisana procedurę należy zastosować iteracyjnie. Algorytm opary o analizę falkową charakteryzuje się dużą szybkością. Jednakże ograniczeniem proponowanej metody jest rozróżnialność obiektów podlegających segmentacji od reszty na tym samym poziomie - tej samej skali.
Źródło:: Geodesy and Cartography; 2011, 60, 2; 99-121
2080-6736
2300-2581
Pojawia się w:: Geodesy and Cartography
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Segmentacja obrazów rastrowych w oparciu o transformatę Hougha z wykorzystaniem techniki skupiania
Autorzy:: Żorski, Witold.
Powiązania:: Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej 1997, nr 8, s. 51-62
Data publikacji:: 1997
Tematy:: Przetwarzanie danych
Cybernetyka
Opis:: Rys.; Bibliogr.; Abstr., Rez., streszcz.
Dostawca treści:: Bibliografia CBW

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Wykorzystanie metody RFM do segmentacji klientów w celach marketingowych. Badanie na podstawie danych z firmy handlowej
Autorzy:: Pawłowski, Mieczysław
Banaś, Jarosław
Pastuszak, Zbigniew
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/610163.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Tematy:: customers segmentation
RFM method
customer profitability
segmentacja klientów
metoda RFM
rentowność klienta
Opis:: The paper presents the problem of identifying groups of customers for marketing purposes based on their purchasing activity. We discuss the problem of highlighting key customers and the expectations of the customer life cycle using the RFM method (Recency, Frequency, Money). Classification results were compared with each other based on Customer Profitability (CP) calculated by cost sharing using the ABC method. The experience of companies is that in the early stages of cooperation, customers show a quite considerable unprofitability. The study involved the purchasing activity of more than 1000 customers of trading companies. It included behavioral parameters: the period since the last purchase (Recency), purchase frequency (Frequency) and the level of spending (Money) and the overall rate of RFM analyzed for each customer. Then, clients were assigned to specific groups and compared with the profitability of the group and the average profitability of clients in the group. Segmentation was supplemented by an analysis of the number of transactions and sales in established classes of customers. Presented analyses were performed using actual transaction data of the 12-month period, obtained by a distribution channel website. The authors formulated a way of interpreting the data and recommendations for marketing activities with a focus on groups that emerged from the customers.
W publikacji przedstawiono zagadnienie identyfikacji grup klientów do celów marketingowych na podstawie ich aktywności zakupowej. Podjęto problem wyróżniania klientów kluczowych oraz przewidywań co do cyklu życia klienta z wykorzystaniem metody RFM (Recency, Frequency, Money). Wyniki klasyfikacji porównano rentownością klientów (Customer Profitability – CP) obliczoną podziałem kosztów metodą ABC. Z doświadczeń przedsiębiorców wynika, że we wczesnych fazach współpracy klienci wykazują dosyć znaczną nierentowność. Badaniu poddano aktywność zakupową ponad 1000 klientów przedsiębiorstwa handlowego. Określono w nim behawioralne parametry: okres od dokonania ostatniego zakupu (Recency), częstotliwość zakupów (Frequency) i poziom wydatków (Money) oraz całościowy wskaźnik RFM dla każdego analizowanego klienta. Następnie przypisano klientów do określonych grup, porównano z rentownością grupy oraz średnią rentownością klientów w grupie. Segmentacja ta została uzupełniona o analizę liczby transakcji i wartość sprzedaży w utworzonych klasach klientów. Prezentowane analizy wykonano z wykorzystaniem rzeczywistych danych transakcyjnych firmy z okresu 12 miesięcy, uzyskiwanych przez kanał dystrybucji internetowej. Autorzy sformułowali sposób interpretacji danych, a także zalecenia dotyczące działań marketingowych z ukierunkowaniem na wyłonione grupy klientów.
Źródło:: Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia; 2016, 50, 2
0459-9586
Pojawia się w:: Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Fast multispectral deep fusion networks
Autorzy:: Osin, V.
Cichocki, A.
Burnaev, E.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/200648.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: multispectral imaging
data fusion
deep learning
convolutional network
object detection
image segmentation
obrazowanie wielospektralne
fuzja danych
uczenie głębokie
sieci splotowe
wykrywanie obiektów
segmentacja obrazu
Opis:: Most current state-of-the-art computer vision algorithms use images captured by cameras, which operate in the visible spectral range as input data. Thus, image recognition systems that build on top of those algorithms can not provide acceptable recognition quality in poor lighting conditions, e.g. during nighttime. Another significant limitation of such systems is high demand for computational resources, which makes them impossible to use on low-powered embedded systems without GPU support. This work attempts to create an algorithm for pattern recognition that will consolidate data from visible and infrared spectral ranges and allow near real-time performance on embedded systems with infrared and visible sensors. First, we analyze existing methods of combining data from different spectral ranges for object detection task. Based on the analysis, an architecture of a deep convolutional neural network is proposed for the fusion of multi-spectral data. This architecture is based on the single shot multi-box detection algorithm. Comparison analysis of the proposed architecture with previously proposed solutions for the multi-spectral object detection task shows comparable or better detection accuracy with previous algorithms and significant improvement of the running time on embedded systems. This study was conducted in collaboration with Philips Lighting Research Lab and solutions based on the proposed architecture will be used in image recognition systems for the next generation of intelligent lighting systems. Thus, the main scientific outcomes of this work include an algorithm for multi-spectral pattern recognition based on convolutional neural networks, as well as a modification of detection algorithms for working on embedded systems.
Źródło:: Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2018, 66, 6; 875-889
0239-7528
Pojawia się w:: Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Aplikacja wspierająca proces konturowania organów w danych medycznych
A software application supporting segmentation process for medical data
Autorzy:: Flis, E.
Socha, M.
Skalski, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/154891.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: aplikacja
segmentacja
deformowalne modele
tomografia komputerowa DICOM
DICOM RT
software
segmentation
deformable models
CT
DICOM
Opis:: Ze względu na coraz częstsze wykorzystanie danych obrazowych w medycynie, a bardzo często wiążąca się z tym konieczność wykonywania obrysów struktur anatomicznych pojawiła się potrzeba tworzenia aplikacji skracających i ułatwiających ten proces. W artykule przedstawiono aplikację wspierającą ten proces. Aplikacja umożliwia automatyczną segmentację struktur, korekcję wyników przez użytkownika, dokonywanie pomiarów jak i obsługę typowego formatu zapisu danych DICOM.
New and accessible imaging methods, ranging from Computed Tomography (CT), Magnetic Resonance Imaging (MRI) to Positron Emission Tomography (PET) allow medical doctors to obtain non-invasively potentially life-saving information about patient condition and body. This information is usually used to improve diagnostic accuracy and give more information during treatment. However, the purpose of recent medical imaging is not only to obtain simple visualization and insight into human anatomic structures, but also as a powerful tool for CAD, radiotherapies, surgical operation planning and simulation. This is exactly the field where image segmentation methods can play a key role. In this work, a cross-platform application software equipped with an algorithm for segmentation of anatomical structures (region growing and deformable models), manual contouring and medical data visualization was developed. Results from the region growing algorithm can be a final outcome with or without user's corrections or can be a transform to the initial surface for deformable models technique. The software application was written in C++ language with Qt, VTK, ITK and GDCM toolkits [13-16]. Graphic User Interface is shown in Fig. 1. The application works with medical data in DICOM [2] and DICOM RT [3] standard. The exemplary segmentation results are presented in Figs. 3 and 4.
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 4, 4; 323-326
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Segmentacja i dopasowywanie cyfrowych obrazów medycznych: przetwarzanie nagrań wideo-endoskopowych strun głosowych oraz danych tomograficznych zmian rakowych
Segmentation and Registration of Digital Medical Images: Processing Endoscopic Videos of Vocal Folds and Tomographic Data of Cancer Changes
Autorzy:: Skalski, A.
Zieliński, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/151967.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: obrazy medyczne
endoskopia
tomografia komputerowa
struny głosowe
segmentacja
metoda poziomic
metoda rozrostu obszarów
dopasowywanie obrazów
radioterapia
rak prostaty
medical images
endoscopy
computed tomography
vocal folds
segmentation
level set method
region growing
image registration
radiotherapy
cancer changes
Opis:: Celem artykułu jest wprowadzenie do zagadnienia segmentacji i dopasowywania cyfrowych obrazów medycznych 2D i 3D, np. z endoskopii i tomografii komputerowej, oraz krótki przegląd stosowanych metod. Na tym tle zaprezentowano nowe, oryginalne wyniki prac własnych autorów, dotyczących analizy cyfrowych nagrań wideo strun głosowych. Badania te mają na celu estymację parametrów ruchu tych strun dla ludzi zdrowych oraz chorych, np. ze zmianami nowotworowymi. W tym ostatnim przypadku wskazana jest analiza danych wideo przed i po terapii laserowej. W artykule porównano poprzednie wyniki autorów uzyskane dla metody segmentacji metodą poziomic (level sets) z metodą rozrostu obszarów (region growing). W końcowej części pracy zaprezentowano przykład zastosowania dopasowywania danych tomograficznych pacjenta podczas radioterapii zmian nowotworowych.
In the paper introduction to segmentation and registration of medical 2D/3D data, coming from medical endoscopy and computed tomography, is done and a brief description of the most popular methods is presented. On this background, as an example, new original results of vocal folds video analysis are given. In this case evaluation of vocal folds motion parameters for people in good health and sick persons with cancer changes is addressed, especially before and after the laser treatment. In the paper previous segmentation results obtained for level sets methods are compared with application of a region growing approach. Finally, application of registration to computed tomography data before cancer radiotherapy is shown in the paper.
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 6, 6; 330-333
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Czynniki wpływające na proces detekcji pojedynczych koron drzew na podstawie danych z lotniczego skanowania laserowego
Factors influencing individual tree crowns detection based on airborne laser scanning data
Autorzy:: Stereńczak, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1317982.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Instytut Badawczy Leśnictwa
Tematy:: lesnictwo
drzewostany
segmentacja
korony drzew
detekcja
lotniczy skaning laserowy
wysokosciowy model korony
segmentation
tree detection
Crown Height Model
accuracy
Opis:: Airborne laser scanning (ALS) technology allows accurate information about the forest environment to be obtained. The high precision of ALS allows the detection of individual trees. An individual tree is composed of many elements and requires relatively complex algorithms. Factors that determine and affect the accuracy of calculating the number of trees can be split into the following groups: biological factors, technical factors related to the flight and data acquisition parameters, technical factors related to data processing, problems of results verification. The article synthesizes the main problems arising during the development of methods for detection of individual trees and acquisition of their characteristics in a managed forest in Central Europe.
Źródło:: Leśne Prace Badawcze; 2013, 74, 4; 323-333
1732-9442
2082-8926
Pojawia się w:: Leśne Prace Badawcze
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: Porównanie algorytmów RANSAC oraz rosnących płaszczyzn w procesie segmentacji danych lotniczego skaningu laserowego
Comparison of RANSAC and plane growing algorithms for airborne laser scanning data segmentation
Autorzy:: Jarząbek-Rychard, M.
Borkowski, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/130203.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: segmentacja
skaning laserowy
chmura punktów
RANSAC
rosnące płaszczyzny
modelowanie 3D
segmentation
laser scanning
point cloud
3D modeling
Opis:: W ostatnich latach, wraz z osiągnięciem zdolności operacyjnej i wzrostem dostępności lotniczego skanowania laserowego (LIDAR) nastąpiło również zwiększenie zainteresowania opracowaniami 3D tworzonymi na podstawie danych pozyskanych z wykorzystaniem tej techniki. Jednym z centralnych zagadnień modelowania geoinformacji na podstawie danych LIDAR jest modelowanie zabudowy. W modelowaniu tym główny nacisk kładzie się na automatyzację procesów. Dostępne oprogramowanie komercyjne charakteryzuje się bowiem znacznym poziomem interaktywności – tworzenie modelu wymaga dużego udziału operatora. W procesie trójwymiarowego modelowania zabudowy wyróżnia się na ogół cztery podstawowe etapy, przy czym kluczowym wydaje się etap polegający na segmentacji punktów należących do budynku. W procesie tym ze zbioru zawierającego zarówno punkty obarczone błędami przypadkowymi jak i grubymi wyodrębniane zostają podzbiory punktów reprezentujących (modelujących) poszczególne płaszczyzny. Wynika to z faktu, iż budynki formowane są najczęściej jako kombinacja płaszczyzn w przestrzeni 3D. W pracy przedstawiono analizę dwóch, najczęściej wykorzystywanych w celu segmentacji algorytmów: RANSAC i rosnących płaszczyzn, przy czym w tym ostatnim, wprowadzono modyfikacje, uwzględniające topologię w zbiorze danych. Podano podstawowe informacje dotyczące omawianych metod. Testy numeryczne wykonano z wykorzystaniem zarówno syntetycznych jak i rzeczywistych danych skaningu laserowego. W wyniku przeprowadzonych eksperymentów można stwierdzić, że algorytm RANSAC charakteryzuje się krótkim czasem wykonania segmentacji dla nieskomplikowanych modeli. Potrafi jednak łączyć ze sobą odrębne w rzeczywistości obiekty leżące w tej samej płaszczyźnie; dobrze nadaje się do segmentacji standardowych dachów, złożonych z małej liczby elementów. Algorytm rosnących płaszczyzn jest bardziej odpowiedni dla modeli o większym stopniu skomplikowania. Poprawnie rozdziela odrębne obiekty leżące w tej samej płaszczyźnie. Czas wykonania zależy głównie od liczby punktów w zbiorze – nie zależy od liczby wyodrębnianych płaszczyzn.
In recent years, the LIDAR technique has undergone fast development. The increasing access and operating ability caused a growing interest in 3D processing of data acquired by LIDAR. One of the main tasks of geo-information modeling is to create virtual city models. As the available commercial softwares require a high level of user interactivity, the crucial issue of modeling is its automation. There are four main steps that comprise virtual building extraction. One of them, building point cloud segmentation, appears to be the core part of the whole modeling process. Segmentation allows partitioning of a data set, that contains points biased by random and gross errors, into smaller sets which represent different planes. This arises from the fact, that buildings are formed by a combination of planes in 3D space. The paper presents an analysis of two algorithms that are most commonly applied to segmentation: RANSAC and plane growing. The latter is modified, taking into consideration topology between points. The essential information about both algorithms is presented. Numerical tests based on synthetic and real laser scanning data are executed. It is inferred from the experiments that the RANSAC algorithm features short time performance for simple models. However, at times it merges different objects lying in the same plane. The algorithm is suited well for segmentation of standard roofs that contain small number of elements. The plane growing algorithm is more suitable for more complicated models. It separates different objects situated in the same plane. Time performance depends mostly on the number of points within a data set; it is not affected by the number of identified planes.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2010, 21; 119-129
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Przetwarzanie graficznych danych empirycznych dla potrzeb edukacji sztucznych sieci neuronowych, modelujących wybrane zagadnienia inżynierii rolniczej
Processing graphics empirical data for the needs of education of artificial neural networks, modeling selected problems of agriculture engineering
Autorzy:: Nowakowski, K.
Boniecki, P.
Weres, J.
Mueller, W.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/288990.pdf
Data publikacji:: 2007
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:: piksel
filtracja
segmentacja
kompresja
składowe RGB
pixel
filtration
segmentation
compression
element of RGB
Opis:: Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do odwzorowania wielowymiarowych graficznych zbiorów danych jest nieefektywne a nawet wręcz niemożliwe, co może być spowodowane chociażby niejednorodną reprezentacją wielkości w układzie czy rozmiarem wektora tych wielkości. W takich przypadkach wskazane jest użycie bloku przetwarzania wstępnego tzw. preprocesora. Zaprojektowanie i wytworzenie systemu informatycznego dla tego właśnie celu pozwoliło na transformację danych pierwotnych (zdjęcia fotograficzne) do takiej reprezentacji danych, która będzie odpowiednia dla wykorzystania procesie uczenia sieci neuronowej [Tadeusiewicz i in. 1991].
The use of artificial neural networks for representing multidimensional graphic data sets is ineffective and even not possible, which can be caused for example by heterogeneous representation of the parameter in the system or the size of the vector of these parameters. In such cases it is advisable to use a preprocessing block, the so called preprocessor. Developing and making IT system specifically for this purpose allowed to transform the primary data (photographic pictures) into data representation, to be appropriate for using in the neural network learning process.
Źródło:: Inżynieria Rolnicza; 2007, R. 11, nr 2 (90), 2 (90); 243-248
1429-7264
Pojawia się w:: Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "segmentacja danych" wg kryterium: Wszystkie pola

Źródło danych

Dostawca treści

Podbaza

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język