Extracción y clasificación de objetos a partir de una nube de puntos registrada con un escáner láser móvil
En un momento de dificultades económicas en la sociedad se busca que los organismos públicos gasten lo mínimo en el entorno urbano mientras que a su vez las calidades de vida sean aun mejores. Por ello la aplicación de nuevas técnicas y metodologías serán una gran oportunidad para solucionar dicho p...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2016 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Oviedo (UNIOVI) |
| Repositorio: | RUO. Repositorio Institucional de la Universidad de Oviedo |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:digibuo.uniovi.es:10651/38426 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10651/38426 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Escáner Láser Móvil Nube de Puntos Clasificación Análisis de Componentes Principales Inventario Urbano |
| Sumario: | En un momento de dificultades económicas en la sociedad se busca que los organismos públicos gasten lo mínimo en el entorno urbano mientras que a su vez las calidades de vida sean aun mejores. Por ello la aplicación de nuevas técnicas y metodologías serán una gran oportunidad para solucionar dicho problema con un inventario urbano. En la actualidad el escáner láser móvil se utiliza para la realización de inventarios urbanos para constituir un sistema que mejora la gestión y permite dar respuesta a cuestiones del territorio. Con los datos del escáner láser móvil, se utilizan algoritmos de clasificación para distinguir entre objetos como árboles, farolas, señales verticales de tráfico, semáforos, etc., en una nube de puntos. Las variables en las que se basa la clasificación se obtienen a partir de la geometría de los objetos y de un análisis de componentes principales, y la clasificación de los objetos se realiza de 2 formas diferentes, mediante una clasificación supervisada y una clasificación no supervisada. En el presente trabajo se han extraído una serie de objetos como árboles, farolas, multiseñales, semáforos grandes, semáforos pequeños y señales cuadradas y redondas de una nube de puntos obtenida con un escáner láser móvil para después clasificarlas de manera supervisada y no supervisada mediante un análisis de componentes principales. |
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