title: Computer vision applied to laser scanning data processing
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Павлов Никита Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Pavlov Nikita Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ашмарова Виктория Викторовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Asmarova Viktoria Viktorovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Виноградов Константин Павлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Vinogradov Konstantin Pavlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:01:56Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:01:56Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054482
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/41845
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Лидарная съемка становится все более доступным способом получить данные о местности. Обработка полученных трехмерных облаков точек лазерных отражений требует использования методов компьютерного зрения для выделения в них отдельных объектов.
  В данной работе представлено сравнение распознавания в трехмерных облаках точек лазерных отражений классов грунта, зданий и растительности методами, реализованными в программных продуктах. В качестве критериев сравнения используются особенности реализации методов в программном обеспечении, расчетные метрики оценки точности и качественный анализ выделенных объектов. По результатам сравнения выявлены достоинства и недостатки рассмотренных реализаций методов выделения объектов, и сформулированы предложения по развитию способов устранения неточностей, возникающих в процессе выделения объектов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: LiDAR survey is becoming an increasingly accessible way to get terrain data. Processing of the three-dimensional clouds of laser reflection points requires the use of computer vision methods to detect objects in them.
  This paper presents a comparison of recognition in three-dimensional clouds of points of laser reflections of classes of ground, buildings and vegetation by methods implemented in software products. The comparison criteria are the features of the implementation of methods in software, calculated metrics for evaluating accuracy and qualitative analysis of selected objects. The results of the comparison are the advantages and disadvantages of the considered implementations of object detection methods and proposals for the development of methods to eliminate inaccuracies that arise in the process of object detection.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: лазерное сканирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: облако точек
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: laser scanning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: point cloud
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Computer vision applied to laser scanning data processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение компьютерного зрения в обработке данных лазерного сканирования
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: tekst_Asmarova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41845/2/tekst_Asmarova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,53 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_rukovoditela_Asmarova.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41845/3/reviewSV_Otzyv_rukovoditela_Asmarova.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewSV
resources.size: 54 kB