Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: V diplomskem delu je predstavljena naprava za mobilno lasersko skeniranje, možni načini in razvoj uporabe različnih laserskih skenerjev in izpostavili prednosti, ki jih tehnologija prinaša uporabniku. V diplomski nalogi smo poudarili uporabo mobilnih laserskih skenerjev v avtocestnem prometu. Ugotovili smo, da je lasersko skeniranje, na avtocestnem odseku, kjer smo izvajali meritve, velik doprinos k hitremu, natančnemu prikazu potrebnih podatkov. S pomočjo teh podatkov, bi lahko ob prometnih zastojih uvajali tako imenovan hard shoulder running, ki bi ga lahko prevedli, kot ustvariti dodaten pas. Namen je, da lahko upravljalec ob relativno nizki ceni, ob določenih časih, na določenih mestih, kjer so znana tako imenovana ozka grla, začasno ustvariti dodaten pas. S tem bi lahko povečali kapaciteto avtocestnega odseka, kadar bi to bilo potrebno.
Ključne besede: lasersko skeniranje, sferično snemanje, aktivno vodenje prometa, LiDAR
Objavljeno v DKUM: 03.10.2016; Ogledov: 1343; Prenosov: 107
Celotno besedilo (2,10 MB)

Opis: Doktorska disertacija obravnava vrednotenje posnetkov LiDAR za zmožnost zaznave objektov. V njej opišemo osnove zajemanja zemeljskega površja s tehnologijo LiDAR ter predstavimo najpomembnejše karakteristike za oceno kakovosti pridobljenih posnetkov. Pri pregledu sorodnih del na področju analize kakovosti se osredotočimo na lokalno gostoto točk in razmik med njimi ter na njun vpliv na najpogostejše procese pri obdelavi podatkov LiDAR. Za natančno oceno gostote in razmika med točkami v posnetkih LiDAR razvijemo lastno metodo, ki temelji na prostorski delitvi z Voronoijevim diagramom. Metoda z analizo časovnih zapisov identificira območja šibkih odbojev, ki jih lahko pripišemo vodnim površinam in jih snemalnik ni zmožen kakovostno posneti. Ta območja izločimo iz posnetka in analizo osredotočimo na tista, ki omogočajo snemanje. Izkaže se, da sta gostota točk, potrebna za razpoznavo objekta, in velikost objekta v nelinearni funkcijski odvisnosti. Na osnovi te funkcijske odvisnosti in lokalnih gostot točk, pridobljenih iz Voronoijevega diagrama, lahko določimo področja, ki zagotovo omogočajo klasifikacijo objekta.
Ključne besede: LiDAR, gostota točk, lokalni razmik med točkami, Voronoijev diagram, zaznavanje objektov
Objavljeno v DKUM: 16.09.2016; Ogledov: 1917; Prenosov: 197
Celotno besedilo (16,31 MB)

Opis: V doktorski disertaciji predlagamo nov algoritem za izračun fotovoltaičnega in vetrnega potenciala nad večjim geografskim območjem. Pri tem veliko geografsko območje predstavimo v topološki strukturi mreže, ki jo skonstruiramo iz visokoločljivostnih podatkov laserskega snemanja LiDAR. Najprej relativno, glede na lokacijo, izračunamo položaj Sonca, senčenje ter anizotropno obsevanje na površino, z upoštevanjem večletnih meritev direktnega in difuznega obsevanja. Izračunano trenutno vrednost globalnega obsevanja integriramo po času, pri čemer upoštevamo tudi od globalnega obsevanja nelinearno odvisno karakteristiko izkoristka (učinkovitosti) obravnavanega fotovoltaičnega sistema. V drugem delu doktorske disertacije predstavimo novo metodologijo za izračun vetrnega potenciala nad dano mrežo, kjer z računalniško simulacijo določimo vetrni tok kot skupek zračnih molekul z Lagrangeovo metodo hidrodinamike zglajenih delcev ter modelom turbulence temelječim na Reynoldsovim povprečenjem. Za izvedbo izračuna potencialnega gibanja vetra upoštevamo še večletne podatke meteoroloških meritev hitrosti in smeri vetra, s katerimi zgradimo logaritmični vetrni profil za določitev začetnih pogojev delcev vetra. Za izračun izhodne moči uporabimo nelinearno karakteristiko moči vetrne elektrarne, ki je odvisna od hitrosti vetra. Integracijo slednje po času uporabimo za napoved proizvodnje električne energije. Obe metodologiji združimo v predlagan algoritem, ki ga implementiramo na grafični procesni enoti s tehnologijo CUDA, s čimer dosežemo učinkovito paralelno izvajanje v doglednem času. V eksperimentalnem delu doktorske disertacije s primerjavo izračunanih vrednosti in neodvisnih meritev ovrednotimo natančnost in točnost izračuna glede na vhodne podatke. Z algoritmom tudi vrednotimo fotovoltaični in vetrni potencial večjega geografskega območja mesta Maribor. Pri fotovoltaičnem potencialu v povprečju dosežemo točnost glede na podatke meritev do 97%, pri vetrnem potencialu pa do 92%.
Ključne besede: algoritmi, modeliranje in simulacija, računalniška simulacija, daljinsko zaznavanje, meteorolov{s}ke meritve, podatki LiDAR, paralelno računanje, GPU, GPGPU, CUDA, fotovoltaiv{c}ni potencial, vetrni potencial, hidrodinamika zglajenih delcev
Objavljeno v DKUM: 02.06.2016; Ogledov: 2372; Prenosov: 366
Celotno besedilo (5,62 MB)

Opis: V tem magistrskem delu predstavljamo novo metodo za razpoznavo daljnovodov v podatkih LiDAR. Ker so ti predstavljeni kot množice linearno razporejenih točk nad terenom, izvedemo zaznavo področij na katerih se ti nahajajo s pomočjo cilindrične transformacije na osnovi morfološkega odpiranja. S pragovnim filtrom zaznamo predele z visokim odzivom, nato pa preverimo linearnost njihove porazdelitve s postopkom lokalnega prilagajanja premic. Slednjega ponovimo dvakrat, pri čemer najprej zaznamo položaje daljnovodov, nato pa razpoznamo točke posameznih vodnikov. V zadnjem koraku metode razpoznamo še stebre daljnovodov. Predlagana metoda je hitra, saj je zmožna obdelati 5 milijonov točk v manj kot 40 sek. Glede na rezultate opravljenih eksperimentov, pa metoda dosega točnost in specifičnost razpoznave nad 60% ter natančnost nad 99%.
Ključne besede: LiDAR, razpoznava vzorcev, matematična morfologija, geografski informacijski sistemi
Objavljeno v DKUM: 14.10.2015; Ogledov: 1714; Prenosov: 198
Celotno besedilo (6,12 MB)

Opis: This paper considers a new method for building-extraction from LiDAR data. This method uses multi-scale levelling schema or MSLS-segmentation based on differential morphological profiles for removing non-building points from LiDAR data during the data denoising step. A new morphological algorithm is proposed for the detection of flat regions and obtaining a set of building-candidates. This binarisation step is made by using differential attribute profiles based on the sum of the second-order morphological gradients. Any distinction between flat and rough surfaces is achieved by area-opening, as applied within each attribute-zone. Thus, the detection of the flat regions is essentially based on the average gradient contained withina region, whilst avoiding subtractive filtering rule. Finally, the shapes of the flat-regions are considered during the building-recognition step. A binary shape-compactness attribute opening is used for this purpose. The efficiency of the proposed method was demonstrated on three test LiDAR datasets containing buildings of different sizes, shapes, and structures. As shown by the experiments, the average quality of the buildings-extraction was more than 95%, with 96%correctness, and 98%completeness. In terms of quality, this method is comparable with TerraScan R , but both methods significantly differ when comparing correctness and completeness of the results.
Ključne besede: LiDAR, mathematical morphology, segmentation, DAP, DMP, building extraction
Objavljeno v DKUM: 10.07.2015; Ogledov: 1527; Prenosov: 423
Celotno besedilo (2,85 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...