Incremental heuristic facility location

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11310%2F20%3A10425605" target="_blank" >RIV/00216208:11310/20:10425605 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://github.com/bayertom/IHFL" target="_blank" >https://github.com/bayertom/IHFL</a>
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Incremental heuristic facility location
Popis výsledku v původním jazyce
The proposed incremental heuristic facility location algorithm (IHFL) uses the hybrid constrained pseudometric, formed by the linear combination of the Euclidean metric and a pseudometric plus penalty. Generated clusters are concentrated along regions with the variable curvature and diluted in flat regions; this technique has many practical applications: adaptive simplification of dense point clouds, sharp edges, breaklines or plane detection. The software has been implemented in C++ language.
Název v anglickém jazyce
Incremental heuristic facility location
Popis výsledku anglicky
The proposed incremental heuristic facility location algorithm (IHFL) uses the hybrid constrained pseudometric, formed by the linear combination of the Euclidean metric and a pseudometric plus penalty. Generated clusters are concentrated along regions with the variable curvature and diluted in flat regions; this technique has many practical applications: adaptive simplification of dense point clouds, sharp edges, breaklines or plane detection. The software has been implemented in C++ language.

Rok uplatnění
2020
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Interní identifikační kód produktu
IHFL
Technické parametry
Software implementuje navrženou metodu inkrementálního clusterování s využitím nové pseudometriky (hybrid constrined pseumetric plus penalty). Realizuje adaptivní generalizaci velkých bodových mračen skalních bloků pořízených UAV na území NP Česko-saské Švýcarsko. Představuje tak praktické ověření technologie připravené k publikaci v časopise Journal of Pattern Recognition.
Ekonomické parametry
Software umožňuje zefektivnit práci s velkými bodovými mračny a modely z nich generovanými. Umožňuje redukci bodového mračna na zhruba 2% původní velikosti při zachování všech významných tvarových charakteristik (hrany, pukliny, výstupky, erozní rýhy). Výstupy byly použity pro tvorbu 3D modelů skalních masivů (Rauenstein) partnery projektu (TU Freiberg, Dr. Herbst) pro následné určení geofyzikálních parametrů a predikci přírodních rizik (sesuvy) na území národního parku.
IČO vlastníka výsledku
00216208
Název vlastníka
Univerzita Karlova

Podobné výsledky(10)