GRUČENJE PODATKOV LiDAR

Založnik, Boštjan

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	GRUČENJE PODATKOV LiDAR
Avtorji:	ID Založnik, Boštjan (Avtor) ID Žalik, Borut (Mentor) Več o mentorju...
Datoteke:	UNI_Zaloznik_Bostjan_2014.pdf (5,21 MB) MD5: 263658EBF569C5B5D3E46E4FF469E8FE
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Diplomsko delo
Tipologija:	2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:	FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:	Cilje diplomske naloge je raziskati možnosti uporabe algoritmov gručenja za obdelavo podatkov LiDAR. Prvi del diplomske naloge predstavlja podatke LiDAR in algoritme gručenja. S senzorji LiDAR, pritrjenimi na letala ali helikopterje, je omogočeno hitro in natančno modeliranje površja. Metode gručenje predstavljajo enega izmed pristopov za detekcijo objektov na površju. Gručenje je vrsta nenadzorovane klasifikacije podatkov. Za učinkovito implementacijo algoritmov gručenja so potrebne posebne podatkovne strukture. Pri diplomski nalogi uporabljamo drevesa KD. V drugem delu diplomske naloge predstavimo aplikacijo. Pripravi podatkov s predobdelavo sledi uporaba algoritma DBSCAN za iskanje zgradb in cest. Za iskanje dreves smo uporabili algoritem k-means. V zaključku podamo rezultate in uporabljene parametre.
Ključne besede:	algoritmi gručenja, k-means, DBSCAN, iskanje zgradb, iskanje cest, iskanje drevesnih krošenj, podatki LiDAR
Kraj izida:	Maribor
Založnik:	[B. Založnik]
Leto izida:	2014
PID:	20.500.12556/DKUM-44193
UDK:	004.92.021(043.2)
COBISS.SI-ID:	17872150
NUK URN:	URN:SI:UM:DK:DPQZBTSQ
Datum objave v DKUM:	20.05.2014
Število ogledov:	1793
Število prenosov:	198
Metapodatki:
Področja:	KTFMB - FERI
:	Kopiraj citat

Skupna ocena:	(0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	CLUSTERING OF LiDAR DATA
Opis:	The aim of this thesis is to explore clustering algorithms of point clouds collected by aerial LiDAR technology. The first part consideres LiDAR data and clustering algorithms. With LiDAR sensors that are mounted on air-planes or helicopters, fast and accurate surface modelling is possible. Clustering methods are one of the approaches for the detection of above-ground objects. Clustering is unsupervised classification of observed data into groups. For efficient implementation of clustering algorithms spatial data structures are required. KD-trees were used in this work. In the second part of diploma work, the developed application is presented. At first, the data was adequaetly preprocessed, then DBSCAN algorithm was used for buildings detection and road extraction. For tree crown delineation, the k-means algorithm was considered. The work is concluded with the results of clustering on real LiDAR data.
Ključne besede:	clustering algorithms, k-means, DBSCAN, building detection, road extraction, tree crown delineation, LiDAR data

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj