| Home > Books and collections > Book chapters > Automatizando y acelerando el procesamiento de Datos LiDAR con IA |
| Date: | 2024 |
| Description: | 8 pàg. |
| Abstract: | Con los avances tecnológicos recientes, los datos LiDAR están siendo cada vez más solicitados y utilizados en diversas áreas, no solo para visualización, sino también en la planificación urbana, la gestión forestal y otras aplicaciones administrativas. Para aprovechar eficazmente los datos LiDAR, es esencial georreferenciarlos, limpiarlos y clasificarlos. Estos procesos pueden realizarse manualmente, donde un operador asigna etiquetas o elimina puntos, o mediante algoritmos y técnicas de aprendizaje automático que automatizan el proceso. Sin embargo, persisten muchas limitaciones en estos procesos debido al tamaño de las nubes de puntos LiDAR y al costo computacional asociado para procesarlos. Para abordar este desafío, en este trabajo se propone una metodología para automatizar y acelerar el procesamiento de nubes de puntos, que incluye la asignación de color a cada punto, la eliminación de superposiciones y ruido, así como la clasificación de los puntos, entre otras tareas. Este proceso se paralelizará y se ejecutará en entornos cloud. |
| Grants: | Agencia Estatal de Investigación CPP2021-008762 Agencia Estatal de Investigación PID2020-113614RB-C21 Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca 2021/SGR-574 |
| Note: | Altres ajuts: Este trabajo ha sido financiado por la European Union-NextGenerationEU/PRTR. |
| Rights: | Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original. |
| Language: | Castellà |
| Document: | Capítol de llibre ; recerca ; Versió publicada |
| Subject: | LIDAR ; Cloud computing ; IA ; Procesamiento paralelo |
| Published in: | XXXIV Jornadas SARTECO 2024. A Coruna, : 2024, p. 793-799, ISBN 978-84-09-61749-4 |
7 p, 2.9 MB |