Extração de feições retas e cálculo de entidades pontuais a partir de dados LASER para o ajustamento relativo de faixas
Made available in DSpace on 2015-09-17T15:25:16Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-02-23. Added 1 bitstream(s) on 2015-09-17T15:49:03Z : No. of bitstreams: 1 000843705.pdf: 2956856 bytes, checksum: cb0e595f096e918c0efbac822e2f99aa (MD5) === Conselho Nacional de Desenvolvimento...
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ndltd-IBICT-oai-repositorio.unesp.br-11449-1277382018-05-23T20:44:53Z Extração de feições retas e cálculo de entidades pontuais a partir de dados LASER para o ajustamento relativo de faixas Santos, Renato César dos [UNESP] Universidade Estadual Paulista (UNESP) Galo, Mauricio [UNESP] Cartografia Lasers Método ICP Análise de componentes principais Cartography Made available in DSpace on 2015-09-17T15:25:16Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-02-23. Added 1 bitstream(s) on 2015-09-17T15:49:03Z : No. of bitstreams: 1 000843705.pdf: 2956856 bytes, checksum: cb0e595f096e918c0efbac822e2f99aa (MD5) Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) Essa dissertação tem por objetivo principal propor uma metodologia para obtenção de entidades pontuais a partir da intersecção de retas concorrentes extraídas a partir de dados LiDAR (Light Detection And Ranging) obtidos por sistemas de varredura LASER (Light Amplification by Estimulated Emission of Radiation), e utilização dos pontos extraídos no ajustamento relativo de faixas LASER. Para tal propósito, será apresentada uma revisão de conceitos relativos à classificação de pontos 3D, extração de segmentos de retas e entidades pontuais, e os modelos matemáticos utilizados para minimizar as discrepâncias entre faixas LASER. O procedimento apresentado nesse trabalho pode ser dividido em três principais fases: extração das feições de interesse, determinação das feições correspondentes e estimação dos parâmetros que modelam as discrepâncias. As entidades pontuais são obtidas a partir da intersecção de segmentos de retas concorrentes, extraídos sobre o conjunto de dados LASER por meio do conceito da análise de componentes principais e do método dos mínimos quadrados (MMQ)... The main objective of this dissertation is to propose a methodology to obtaining point entities from the intersection of concurrent lines, and use of these points at the relative adjustment of LASER strips. For such purpose, it will be presented a review of concepts about 3D point classification, extraction of line segments and point entities, and the mathematical models used to minimize the discrepancies between LASER strips. The procedure presented in this work can be divided into three main stages: extraction of features of interest, determining the corresponding features and estimation of the parameters that model the discrepancies. The point entities are derived from the intersection of concurrent lines segments, which are extracted from LASER data set through the concept of principal component analysis (PCA) and least squares method (LSM). The correspondence among the point entities is established by the ICP method (Iterative Closest Point), while the parameters are estimated using the LSM... 2015-09-17T15:25:16Z 2015-09-17T15:25:16Z 2015-02-23 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis SANTOS, Renato César dos. Extração de feições retas e cálculo de entidades pontuais a partir de dados LASER para o ajustamento relativo de faixas. 2015. 112 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências e Tecnologia, 2015. http://hdl.handle.net/11449/127738 000843705 http://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/cathedra/20-08-2015/000843705.pdf 33004129043P0 1647318644299561 por -1 -1 info:eu-repo/semantics/openAccess 112 p. : il. Universidade Estadual Paulista (UNESP) Aleph reponame:Repositório Institucional da UNESP instname:Universidade Estadual Paulista instacron:UNESP |
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000843705.pdf: 2956856 bytes, checksum: cb0e595f096e918c0efbac822e2f99aa (MD5) === Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) === Essa dissertação tem por objetivo principal propor uma metodologia para obtenção de entidades pontuais a partir da intersecção de retas concorrentes extraídas a partir de dados LiDAR (Light Detection And Ranging) obtidos por sistemas de varredura LASER (Light Amplification by Estimulated Emission of Radiation), e utilização dos pontos extraídos no ajustamento relativo de faixas LASER. Para tal propósito, será apresentada uma revisão de conceitos relativos à classificação de pontos 3D, extração de segmentos de retas e entidades pontuais, e os modelos matemáticos utilizados para minimizar as discrepâncias entre faixas LASER. O procedimento apresentado nesse trabalho pode ser dividido em três principais fases: extração das feições de interesse, determinação das feições correspondentes e estimação dos parâmetros que modelam as discrepâncias. As entidades pontuais são obtidas a partir da intersecção de segmentos de retas concorrentes, extraídos sobre o conjunto de dados LASER por meio do conceito da análise de componentes principais e do método dos mínimos quadrados (MMQ)... === The main objective of this dissertation is to propose a methodology to obtaining point entities from the intersection of concurrent lines, and use of these points at the relative adjustment of LASER strips. For such purpose, it will be presented a review of concepts about 3D point classification, extraction of line segments and point entities, and the mathematical models used to minimize the discrepancies between LASER strips. The procedure presented in this work can be divided into three main stages: extraction of features of interest, determining the corresponding features and estimation of the parameters that model the discrepancies. The point entities are derived from the intersection of concurrent lines segments, which are extracted from LASER data set through the concept of principal component analysis (PCA) and least squares method (LSM). The correspondence among the point entities is established by the ICP method (Iterative Closest Point), while the parameters are estimated using the LSM... |
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