Automatizando y acelerando el procesamiento de Datos LiDAR con IA
Sánchez Gayet, Paula 
(Universitat Autònoma de Barcelona)
González Fernández, Irene 
(Universitat Autònoma de Barcelona)
Cortés Fité, Ana 
(Universitat Autònoma de Barcelona)
Margalef, Tomàs 
(Universitat Autònoma de Barcelona)
Suppi Boldrito, Remo 
(Universitat Autònoma de Barcelona)
Carrillo Jordan, Carlos 
(MITIGA Solutions, s.l.)
| Fecha: |
2024 |
| Descripción: |
8 pàg. |
| Resumen: |
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. |
| Ayudas: |
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
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| Nota: |
Altres ajuts: Este trabajo ha sido financiado por la European Union-NextGenerationEU/PRTR. |
| Derechos: |
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| Lengua: |
Castellà |
| Documento: |
Capítol de llibre ; recerca ; Versió publicada |
| Materia: |
LIDAR ;
Cloud computing ;
IA ;
Procesamiento paralelo |
| Publicado en: |
XXXIV Jornadas SARTECO 2024. A Coruna, : 2024, p. 793-799, ISBN 978-84-09-61749-4 |
DOI: 10.5281/zenodo.15019267
El registro aparece en las colecciones:
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Registro creado el 2025-03-19, última modificación el 2025-04-10