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J-GLOBAL ID：201802225951501765   整理番号：18A0896294

大断面点雲データ抽出の最適化手法研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Optimization Method of Large Cross Section Point Clould Data Extraction

著者 (2件)： Cong Jianan (山東科技大学測絵科学与工程学院,山東青島,266590) ,  Sun Tongtong (山東科技大学測絵科学与工程学院,山東青島,266590)
資料名： Cehui yu Kongjian Dili Xinxi  (Cehui yu Kongjian Dili Xinxi)
巻： 40  号： 10  ページ： 139-143  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3257A  ISSN： 1672-5867  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本設計は主に以下の面を含む:点雲データの分幅管理、空間索引の樹立。三次元レーザ走査システムから取得した点雲データ量が大きく、直接すべての点雲データで演算を行うと、計算効率が悪く、一般コンピュータではこのような大きなデータを扱うことはできない。そのため、元の大点雲の分幅処理、空間索引の作成、一定の規則に従ってコンピュータが便利に処理できる小文書を形成でき、演算の効率を高める必要がある。二つ目は断面データを整理し、断面の設計情報を一定のフォーマットで整理する。三つ目は断面の方位、パラメーターなどの情報を求め、各横断面が通過する図の幅を判断し、この演算過程は全体効果に直接影響する。4は点雲データを利用して断面点を抽出する。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 演算 ,  *最適化手法 ,  三次元 ,  コンピュータ
準シソーラス用語： 設計情報 ,  計算効率 ,  データ量 ,  レーザ走査 ,  *データ抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： the large point cloud ,  section point ,  index ,  score ,  buffer

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 点雲 ,  データ抽出 ,  最適化手法 ,  研究