Informacja

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

Wyszukujesz frazę "algorytm modelowania" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Estymacja objętości obiektów o złożonej geometrii na podstawie pomiarów naziemnym skaningiem laserowym
Volume estimation of object with complex geometry based on terrestrial laser scanning
Autorzy:
Tymków, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130157.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
naziemny skaning laserowy
modelowanie 3D
algorytm modelowania
convex-hull
geometria obliczeniowa
bliski zasięg
TLS
GIS 3D
terrestrial laser scanning
3D modelling
modelling algorithms
convex hull
computational geometry
close range
Opis:
W pracy przedstawiono propozycję automatycznej metody zgrubnego modelowania 3D obiektów o skomplikowanej geometrii na potrzeby szybkiej estymacji parametrów geometrycznych tych obiektów, a zwłaszcza objętości. Badania w terenie obejmowały wykonanie pomiarów skanerem laserowym zabytkowej kutej kraty stanowiącej osłonę studni w Nysie (woj. opolskie). Przedstawiona metodyka modelowania opiera się o warstwową metodę convex-hull, która zakłada podział chmury punktów pomiarowych na segmenty. W obrębie każdego segmentu dokonywana jest segmentacja w oparciu o minimalne odległości między punktami. Otrzymane zbiory punktów modelowane są następnie jako bryły wypukłe. Dzięki zastosowaniu segmentacji chmury punktów w każdym segmencie oraz integracji uzyskanych otoczek wypukłych uzyskano model obiektu, który umożliwia oszacowanie takich parametrów geometrycznych jak objętość i pole powierzchni obiektu. Zaletą proponowanej metody jest ograniczenie liczby parametrów do dwóch: grubości segmentu oraz parametru maksymalnej odległości między punktami w procesie segmentacji chmury w obrębie segmentu. Dzięki zastosowaniu metody convex-hull dokonywana jest selektywna filtracja punktów dzięki czemu model 3D oparty jest na znacznie mniejszej liczbie werteksów i trójkątów niż początkowa liczba punktów w chmurze. Wadą proponowanego algorytmu jest natomiast nieregularność siatki trójkątów wpływająca na gładkość powierzchni oraz wrażliwość na błędy pomiarowe.
The paper presents an automatic, coarse method for 3D modelling of metal objects with complex geometry for a need of volume estimation. The field research were conducted on a historic wrought iron bar that covers the historic well in Nysa (city In southern Poland). The presented modelling methodology is based on a layered convex-hull method, which involves dividing of a point cloud on the segments. Within each segment, segmentation is performed based on the minimum distance between points. The resulting sets of points are then modelled as a convex solids. Thanks to the segmentation of point clouds in each segment and the integration of convex shells a detailed object model can be obtained. That allows to estimate the geometric parameters such as volume and surface area of the object. The advantage of the proposed method is that it has a small number of parameters: a thickness of segment and the parameter of maximum distance between points in the process of segmentation of clouds within the segment. Applying the convex hull algorithm causes a selective filtering point clouds, thus resulting 3D model is based on a much smaller number of vertexes than the initial number of points in the cloud. The disadvantage of the proposed algorithm is an irregular triangle mesh models, resulting in low surface regularity and larger items, and sensitivity to measurement errors (noise, ghost points).
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 383-391
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metody mini-modeli opartej na hipersześcianie w procesie modelowania danych wielowymiarowych
Application of mini-models method based on hypercube in the modeling process of multidimensional data
Autorzy:
Pietrzykowski, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1367439.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Szczeciński. Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego
Tematy:
mini-model
local regression
k-nearest neighbor
mathematical modeling
instance based learning
modelowania matematyczne
algorytm najbliższych sąsiadów
lokalna regresja
metody bazujące na próbkach
Opis:
W artykule zaprezentowano metodę samo-uczenia mini-modeli (metodę MM) opartą na hiperbryłach w przestrzeni wielowymiarowej. Jest to metoda nowa i rozwojowa, będąca w trakcie intensywnych badań. Bazuje ona na próbkach pobieranych jedynie z lokalnego otoczenia punktu zapytania, a nie z obszarów odległych od tego punktu. Grupa punktów, używana w procesie uczenia mini-modelu jest ograniczona obszarem hiperbryły. Na tak zdefiniowanym lokalnym otoczeniu punktu zapytania metoda MM w procesie uczenia oraz obliczania odpowiedzi można użyć dowolnej metody aproksymacji. W artykule przedstawiono algorytm uczenia i działania metody w przestrzeni wielowymiarowej bazujący na hipersferycznym układzie współrzędnych. Metodę przebadano na zbiorach danych wielowymiarowych, a wyniki porównano z innymi metodami bazującymi na próbkach.
The article presents self-learning method of mini-models (MM-method) based on polytopes in multidimensional space. The method is new and is an object of intensive research. MM method is the instance based learning method and uses data samples only from the local neighborhood of the query point. Group of points which are used in the model-learning process is constrained by a polytope area. The MM-method can on a defined local area use any approximation algorithm to compute mini-model answer for the query point. The article describes a learning technique based on hyper-spherical coordinate system. The method was used in the modeling task with multidimensional datasets. The results of numerical experiments were compared with other instance based methods.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Studia Informatica; 2015, 38; 91-103
0867-1753
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Studia Informatica
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