Low data loss point cloud to multi-line conversion and union
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26210%2F20%3APU138198" target="_blank" >RIV/00216305:26210/20:PU138198 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ME49197.2020.9286714" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/ME49197.2020.9286714</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ME49197.2020.9286714" target="_blank" >10.1109/ME49197.2020.9286714</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Low data loss point cloud to multi-line conversion and union
Popis výsledku v původním jazyce
Union of point clouds converted into lines is basically impossible nowadays. In big area mapping task, there is a problem how to represent scanned data. A point cloud is basic output from almost every mapping and environment scanning system, but as the area grows, there comes need for huge data storage and also the computation cost starts to grow rapidly. On the other side, curve representation is simple and easy to process, but all other data from point cloud get lost and further actualization of curve is basically impossible. In this article we present algorithms of robust procedure which can transfer point-cloud to curve and data. The final goal is to achieve the same result for two curves which are merged, as if two point-clouds were merged and transferred to curve.
Název v anglickém jazyce
Low data loss point cloud to multi-line conversion and union
Popis výsledku anglicky
Union of point clouds converted into lines is basically impossible nowadays. In big area mapping task, there is a problem how to represent scanned data. A point cloud is basic output from almost every mapping and environment scanning system, but as the area grows, there comes need for huge data storage and also the computation cost starts to grow rapidly. On the other side, curve representation is simple and easy to process, but all other data from point cloud get lost and further actualization of curve is basically impossible. In this article we present algorithms of robust procedure which can transfer point-cloud to curve and data. The final goal is to achieve the same result for two curves which are merged, as if two point-clouds were merged and transferred to curve.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20204 - Robotics and automatic control
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2020
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 2020 19th International Conference on Mechatronics - Mechatronika (ME)
ISBN
978-1-7281-5600-2
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
1-4
Název nakladatele
Neuveden
Místo vydání
neuveden
Místo konání akce
Praha
Datum konání akce
2. 12. 2020
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000662155700059