info@luanan.net.vn
Luận án PDF

Luận án – Nghiên cứu tối ưu hóa thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm hỗ trợ xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh

Năm2023
Lĩnh vựcHạ tầng & Giao thông vận tải
Ngôn ngữTiếng Việt, Tiếng Anh
Xem trước tài liệu
Đang tải...

Đang tải tài liệu...

Mô tả tài liệu

Tên luận án:

NGHIÊN CỨU TỐI ƯU HÓA THUẬT TOÁN TỰ ĐỘNG PHÂN LOẠI DỮ LIỆU ĐÁM MÂY ĐIỂM HỖ TRỢ XÂY DỰNG MÔ HÌNH 3D THÀNH PHỐ THÔNG MINH

Ngành:

Kỹ thuật Trắc địa - Bản đồ

Tóm tắt nội dung tài liệu:

Luận án giải quyết tính cấp thiết của việc xử lý và phân loại dữ liệu đám mây điểm 3D khổng lồ, thu thập từ các công nghệ đo đạc hiện đại như máy quét laser mặt đất, di động, LiDAR trên máy bay và UAV. Dữ liệu này là nguồn thông tin đa dạng, đầy đủ cho việc xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh với các mức độ chi tiết khác nhau (LoD0 đến LoD4). Hiện trạng phân loại dữ liệu đám mây điểm chủ yếu dựa vào phần mềm thương mại với chi phí cao, tham số và thuật toán bị mã hóa, không cho phép can thiệp để cải thiện độ chính xác, đồng thời quy trình thủ công tiêu tốn nhiều thời gian và chi phí nhân công. Do đó, nghiên cứu này nhằm tối ưu hóa các thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm.

Mục tiêu chính của đề tài là xác lập cơ sở khoa học và tối ưu hóa các thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm LiDAR thành các phân lớp đối tượng khác nhau, từ đó xây dựng chương trình máy tính hỗ trợ và quy trình thành lập mô hình 3D thành phố thông minh từ dữ liệu này. Đối tượng nghiên cứu tập trung vào dữ liệu đám mây điểm LiDAR thu nhận bằng công nghệ bay quét tích hợp chụp ảnh hàng không và các thuật toán tự động phân loại.

Luận án đã nghiên cứu, tổng hợp các thuật toán phân loại đám mây điểm hiện có và đặc điểm của dữ liệu LiDAR hàng không, từ đó đề xuất bộ thuật toán cải tiến và tích hợp mới, có tính tự động và độ chính xác cao, giúp phân loại dữ liệu đám mây điểm thành 8 phân lớp khác nhau. Bộ thuật toán này được sử dụng để lập trình và xây dựng phần mềm HUMG – Point Cloud Classifier. Đồng thời, luận án cũng đề xuất một quy trình tự động để xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh mức độ chi tiết LoD2 từ dữ liệu bay chụp và quét LiDAR hàng không.

Kết quả thực nghiệm tại khu vực Hòn Gai, Hạ Long, Quảng Ninh đã minh chứng khả năng triển khai hiệu quả của bộ thuật toán và quy trình đề xuất trên dữ liệu thực tế, đạt độ chính xác cao (điểm mặt đất 96,44%; đường nhựa 87,77%; nhà 96,86%; thực vật 98,09%). Điều này giúp tăng cường hiệu quả sản xuất, tiết kiệm chi phí và thời gian đáng kể, đồng thời tạo ra khung cơ sở dữ liệu không gian 3D cho việc phát triển các ứng dụng thành phố thông minh tại Việt Nam, góp phần thúc đẩy ứng dụng công nghệ mới trong ngành đo đạc và bản đồ.

Tài liệu liên quan