Geometric features extracted from p

Geometric features extracted from point clouds are one of the intricate tools which can be further utilise to enhance the classification and segmentation problems. Point cloud being an unstructured data can be very problematic for performing operations such as object detection and feature extraction, using theses derived information (such as: planarity, verticality, Omnivariance, roughness etc.) can help us to better understand the quality of datasets. In this study, we have demonstrated these Eigen value based analysis using an open source platform over a photogrammetric point cloud using PCA. These feature classes could be very useful in designing more robust ML or DL algorithms using the existing information extracted from the point cloud. An experiment has been performed over a Hill-top fort point cloud to create multiple geometric features and a binary class of built up surface and natural surface component. We also provided an understanding of these features from a mathematical standpoint. Somewhat quality of a datasets can be judged from these tools for minimising the error in later processing and 3d modelling stages.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คุณลักษณะทางเรขาคณิตที่ดึงมาจากพอยต์คลาวด์เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ซับซ้อนซึ่งสามารถนำไปใช้เพิ่มเติมเพื่อปรับปรุงปัญหาการจำแนกและการแบ่งส่วน พอยต์คลาวด์ซึ่งเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอาจเป็นปัญหาอย่างมากสำหรับการดำเนินการต่างๆ เช่น การตรวจจับวัตถุและการแยกคุณลักษณะ การใช้ข้อมูลที่ได้รับเหล่านี้ (เช่น: ความระนาบ แนวตั้ง ความแปรปรวนรอบด้าน ความหยาบ ฯลฯ) สามารถช่วยให้เราเข้าใจคุณภาพของชุดข้อมูลได้ดีขึ้น ในการศึกษานี้ เราได้สาธิตการวิเคราะห์ตามค่า Eigen โดยใช้แพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สบนพอยต์คลาวด์แบบโฟโตแกรมเมตริกโดยใช้ PCA คลาสคุณลักษณะเหล่านี้อาจมีประโยชน์มากในการออกแบบอัลกอริทึม ML หรือ DL ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ที่ดึงมาจากพอยต์คลาวด์ การทดลองได้ดำเนินการบนเมฆป้อมปราการบนยอดเขาเพื่อสร้างลักษณะทางเรขาคณิตที่หลากหลายและคลาสไบนารีของพื้นผิวที่สร้างขึ้นและส่วนประกอบของพื้นผิวตามธรรมชาติ นอกจากนี้เรายังให้ความเข้าใจเกี่ยวกับคุณลักษณะเหล่านี้จากมุมมองทางคณิตศาสตร์ด้วย เครื่องมือเหล่านี้สามารถตัดสินคุณภาพของชุดข้อมูลได้บ้าง เพื่อลดข้อผิดพลาดในการประมวลผลในภายหลังและขั้นตอนการสร้างแบบจำลอง 3 มิติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คุณลักษณะทางเรขาคณิตที่สกัดจาก Point Cloud เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ซับซ้อนที่สามารถนำมาใช้เพิ่มเติมเพื่อเพิ่มการจำแนกประเภทและการแบ่งปัญหา Dot Cloud เป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างซึ่งอาจมีปัญหาอย่างมากในการดำเนินการเช่นการตรวจจับวัตถุและการสกัดคุณลักษณะการใช้ข้อมูลที่ส่งออกเหล่านี้ (เช่น: ความเรียบ, แนวตั้ง, ความแปรปรวนทั้งหมด, ความหยาบ ฯลฯ ) สามารถช่วยให้เราเข้าใจคุณภาพของชุดข้อมูลได้ดีขึ้น ในการศึกษานี้ เราได้สาธิตการวิเคราะห์ตามค่าลักษณะเหล่านี้ โดยใช้แพลตฟอร์มโอเพนซอร์ส บนคลาวด์จุดวัดภาพถ่ายโดยใช้ PCA คลาสคุณสมบัติเหล่านี้อาจมีประโยชน์ในการออกแบบอัลกอริทึม ML หรือ DL ที่ยอดเยี่ยมยิ่งขึ้นโดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ซึ่งดึงออกมาจาก Dot Cloud มีการทดลองบนเมฆ Peak Fortress Point เพื่อสร้างลักษณะทางเรขาคณิตหลายอย่างและคลาสไบนารีที่สร้างพื้นผิวและส่วนประกอบของพื้นผิวธรรมชาติ เรายังเข้าใจลักษณะเหล่านี้ จากมุมมองทางคณิตศาสตร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คุณลักษณะทางเรขาคณิตที่สกัดจากเมฆจุดเป็นเครื่องมือที่ซับซ้อนซึ่งสามารถใช้เพื่อเพิ่มการจัดหมวดหมู่และการแบ่งส่วนได้ เมฆจุดที่เป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอาจเป็นปัญหาในการดําเนินการเช่นการตรวจจับวัตถุและการสกัดคุณลักษณะโดยใช้ข้อมูลที่ส่งออก(เช่นความแปรปรวนความแปรปรวนความขรุขระฯลฯ) สามารถช่วยให้เราเข้าใจถึงคุณภาพของชุดข้อมูลได้ดีขึ้น ในการศึกษานี้เราได้ใช้PCAเพื่อแสดงให้เห็นถึงการวิเคราะห์ค่าeigenvalueเหล่านี้โดยใช้แพลตฟอร์มโอเพนซอร์สบนเมฆจุดถ่ายภาพ คลาสองค์ประกอบเหล่านี้มีประโยชน์มากในการออกแบบอัลกอริทึมMLหรือDLที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ที่สกัดจากเมฆจุด การทดลองได้ดําเนินการบนเมฆจุดป้อมปราการเพื่อสร้างคลาสไบนารีของคุณลักษณะทางเรขาคณิตและส่วนประกอบพื้นผิวธรรมชาติที่สร้างขึ้น นอกจากนี้เรายังให้ความเข้าใจเกี่ยวกับคุณลักษณะเหล่านี้จากมุมมองทางคณิตศาสตร์ คุณภาพของชุดข้อมูลสามารถกําหนดได้จากเครื่องมือเหล่านี้เพื่อลดข้อผิดพลาดในขั้นตอนหลังการประมวลผลและการสร้างแบบจําลอง3มิติ