Littérature scientifique sur le sujet « Point cloud analysis »
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Articles de revues sur le sujet "Point cloud analysis"
Pu, Xinming, Shu Gan, Xiping Yuan et Raobo Li. « Feature Analysis of Scanning Point Cloud of Structure and Research on Hole Repair Technology Considering Space-Ground Multi-Source 3D Data Acquisition ». Sensors 22, no 24 (8 décembre 2022) : 9627. http://dx.doi.org/10.3390/s22249627.
Texte intégralCai, S., W. Zhang, J. Qi, P. Wan, J. Shao et A. Shen. « APPLICABILITY ANALYSIS OF CLOTH SIMULATION FILTERING ALGORITHM FOR MOBILE LIDAR POINT CLOUD ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-3 (30 avril 2018) : 107–11. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-3-107-2018.
Texte intégralAlsadik, B., M. Gerke et G. Vosselman. « Visibility analysis of point cloud in close range photogrammetry ». ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences II-5 (28 mai 2014) : 9–16. http://dx.doi.org/10.5194/isprsannals-ii-5-9-2014.
Texte intégralLiu, Chang, Haiyun Gan, Jialin Li et Boqing Zhu. « Rasterize the Lidar Point Cloud on The Ground Out Method Optimization Analysis ». Journal of Physics : Conference Series 2405, no 1 (1 décembre 2022) : 012005. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2405/1/012005.
Texte intégralWu, Youping, et Zhihui Zhou. « Intelligent City 3D Modeling Model Based on Multisource Data Point Cloud Algorithm ». Journal of Function Spaces 2022 (21 juillet 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6135829.
Texte intégralYu, Ruixuan, et Jian Sun. « Learning Polynomial-Based Separable Convolution for 3D Point Cloud Analysis ». Sensors 21, no 12 (19 juin 2021) : 4211. http://dx.doi.org/10.3390/s21124211.
Texte intégralZhang, Yan, Wenhan Zhao, Bo Sun, Ying Zhang et Wen Wen. « Point Cloud Upsampling Algorithm : A Systematic Review ». Algorithms 15, no 4 (8 avril 2022) : 124. http://dx.doi.org/10.3390/a15040124.
Texte intégralPan, Liang, Pengfei Wang et Chee-Meng Chew. « PointAtrousNet : Point Atrous Convolution for Point Cloud Analysis ». IEEE Robotics and Automation Letters 4, no 4 (octobre 2019) : 4035–41. http://dx.doi.org/10.1109/lra.2019.2927948.
Texte intégralAhmad, N., S. Azri, U. Ujang, M. G. Cuétara, G. M. Retortillo et S. Mohd Salleh. « COMPARATIVE ANALYSIS OF VARIOUS CAMERA INPUT FOR VIDEOGRAMMETRY ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-4/W16 (1 octobre 2019) : 63–70. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-4-w16-63-2019.
Texte intégralXu, Y., Z. Sun, R. Boerner, T. Koch, L. Hoegner et U. Stilla. « GENERATION OF GROUND TRUTH DATASETS FOR THE ANALYSIS OF 3D POINT CLOUDS IN URBAN SCENES ACQUIRED VIA DIFFERENT SENSORS ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-3 (30 avril 2018) : 2009–15. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-3-2009-2018.
Texte intégralThèses sur le sujet "Point cloud analysis"
Forsman, Mona. « Point cloud densification ». Thesis, Umeå universitet, Institutionen för fysik, 2010. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-39980.
Texte intégralDonner, Marc, Sebastian Varga et Ralf Donner. « Point cloud generation for hyperspectral ore analysis ». Technische Universitaet Bergakademie Freiberg Universitaetsbibliothek "Georgius Agricola", 2018. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:105-qucosa-231365.
Texte intégralDonner, Marc, Sebastian Varga et Ralf Donner. « Point cloud generation for hyperspectral ore analysis ». TU Bergakademie Freiberg, 2017. https://tubaf.qucosa.de/id/qucosa%3A23196.
Texte intégralAwadallah, Mahmoud Sobhy Tawfeek. « Image Analysis Techniques for LiDAR Point Cloud Segmentation and Surface Estimation ». Diss., Virginia Tech, 2016. http://hdl.handle.net/10919/73055.
Texte intégralPh. D.
Burwell, Claire Leonora. « The effect of 2D vs. 3D visualisation on lidar point cloud analysis tasks ». Thesis, University of Leicester, 2016. http://hdl.handle.net/2381/37950.
Texte intégralBungula, Wako Tasisa. « Bi-filtration and stability of TDA mapper for point cloud data ». Diss., University of Iowa, 2019. https://ir.uiowa.edu/etd/6918.
Texte intégralMegahed, Fadel M. « The Use of Image and Point Cloud Data in Statistical Process Control ». Diss., Virginia Tech, 2012. http://hdl.handle.net/10919/26511.
Texte intégralPh. D.
Chleborad, Aaron A. « Grasping unknown novel objects from single view using octant analysis ». Thesis, Manhattan, Kan. : Kansas State University, 2010. http://hdl.handle.net/2097/4089.
Texte intégralRasmussen, Johan, et David Nilsson. « Analys av punktmoln i tre dimensioner ». Thesis, Tekniska Högskolan, Högskolan i Jönköping, JTH, Datateknik och informatik, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hj:diva-36915.
Texte intégralPurpose: To develop a method that can help smaller sawmills to better utilize the greatest possible amount of wood from a log. Method: A quantitative study where three iterations has been made using Design Science. Findings: To create an effective algorithm that will perform volume calculations in a point cloud consisting of about two million points for an industrial purpose, the focus is on the algorithm being fast and that it shows the correct data. The primary goal of making the algorithm quick is to process the point cloud a minimum number of times. The algorithm that meets the goals in this study is Algorithm C. The algorithm is both fast and has a low standard deviation of the measurement errors. Algorithm C has the complexity O(n) in the analysis of sub-point clouds. Implications: Based on this study’s algorithm, it would be possible to use stereo camera technology to help smaller sawmills to better utilize the most possible amount of wood from a log. Limitations: The study’s algorithm assumes that no points have been created inside the log, which could lead to misplaced points. If a log would be crooked, the center of the log would not match the z-axis position. This is something that could mean that the z-value is outside of the log, in extreme cases, which the algorithm cannot handle.
Rusinek, Cory A. « New Avenues in Electrochemical Systems and Analysis ». University of Cincinnati / OhioLINK, 2017. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1490350904669695.
Texte intégralLivres sur le sujet "Point cloud analysis"
Liu, Shan, Min Zhang, Pranav Kadam et C. C. Jay Kuo. 3D Point Cloud Analysis. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-89180-0.
Texte intégral3D Point Cloud Analysis : Traditional, Deep Learning, and Explainable Machine Learning Methods. Springer International Publishing AG, 2021.
Trouver le texte intégral3D Point Cloud Analysis : Traditional, Deep Learning, and Explainable Machine Learning Methods. Springer International Publishing AG, 2022.
Trouver le texte intégralKleinman, Daniel Lee, Karen A. Cloud-Hansen et Jo Handelsman, dir. Controversies in Science and Technology. Oxford University Press, 2014. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780199383771.001.0001.
Texte intégralBurford, Mark. Mahalia Jackson and the Black Gospel Field. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190634902.001.0001.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Point cloud analysis"
Weinmann, Martin. « Point Cloud Registration ». Dans Reconstruction and Analysis of 3D Scenes, 55–110. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-29246-5_4.
Texte intégralLiu, Shan, Min Zhang, Pranav Kadam et C. C. Jay Kuo. « Deep Learning-Based Point Cloud Analysis ». Dans 3D Point Cloud Analysis, 53–86. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-89180-0_3.
Texte intégralLiu, Shan, Min Zhang, Pranav Kadam et C. C. Jay Kuo. « Introduction ». Dans 3D Point Cloud Analysis, 1–13. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-89180-0_1.
Texte intégralLiu, Shan, Min Zhang, Pranav Kadam et C. C. Jay Kuo. « Conclusion and Future Work ». Dans 3D Point Cloud Analysis, 141–43. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-89180-0_5.
Texte intégralLiu, Shan, Min Zhang, Pranav Kadam et C. C. Jay Kuo. « Explainable Machine Learning Methods for Point Cloud Analysis ». Dans 3D Point Cloud Analysis, 87–140. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-89180-0_4.
Texte intégralMémoli, Facundo, et Guillermo Sapiro. « Computing with Point Cloud Data ». Dans Statistics and Analysis of Shapes, 201–29. Boston, MA : Birkhäuser Boston, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/0-8176-4481-4_8.
Texte intégralWeinmann, Martin. « Preliminaries of 3D Point Cloud Processing ». Dans Reconstruction and Analysis of 3D Scenes, 17–38. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-29246-5_2.
Texte intégralKyöstilä, Tomi, Daniel Herrera C., Juho Kannala et Janne Heikkilä. « Merging Overlapping Depth Maps into a Nonredundant Point Cloud ». Dans Image Analysis, 567–78. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-38886-6_53.
Texte intégralRichtsfeld, Mario, et Markus Vincze. « Point Cloud Segmentation Based on Radial Reflection ». Dans Computer Analysis of Images and Patterns, 955–62. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-03767-2_116.
Texte intégralSalih, Yasir, Aamir Saeed Malik, Nicolas Walter, Désiré Sidibé, Naufal Saad et Fabrice Meriaudeau. « Noise Robustness Analysis of Point Cloud Descriptors ». Dans Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems, 68–79. Cham : Springer International Publishing, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-02895-8_7.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Point cloud analysis"
Liu, Yichen. « Point Cloud registration based on iterative closest point ». Dans 2021 International Conference on Computer Vision and Pattern Analysis, sous la direction de Ruimin Hu, Yang Yue et Siting Chen. SPIE, 2022. http://dx.doi.org/10.1117/12.2626850.
Texte intégralChen, Haiwei, Shichen Liu, Weikai Chen, Hao Li et Randall Hill. « Equivariant Point Network for 3D Point Cloud Analysis ». Dans 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr46437.2021.01428.
Texte intégralLu, Jia, et Jing Qian. « Discrete Stress Analysis on Point-Cloud Model Derived From Medical Images ». Dans ASME 2009 Summer Bioengineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2009. http://dx.doi.org/10.1115/sbc2009-206209.
Texte intégralDargahi, Mozhgan Momtaz, et David Lattanzi. « Spatial Statistical Methods for Complexity-Based Point Cloud Analysis ». Dans ASME 2020 Conference on Smart Materials, Adaptive Structures and Intelligent Systems. American Society of Mechanical Engineers, 2020. http://dx.doi.org/10.1115/smasis2020-2294.
Texte intégralKadam, Pranav, Min Zhang, Shan Liu et C. C. Jay Kuo. « Unsupervised Point Cloud Registration via Salient Points Analysis (SPA) ». Dans 2020 IEEE International Conference on Visual Communications and Image Processing (VCIP). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/vcip49819.2020.9301874.
Texte intégralSrivatsan, Vijay, et Reuven Katz. « In-Process Surface Normal Estimation for Raster Scanned Point Cloud Data ». Dans ASME 2008 9th Biennial Conference on Engineering Systems Design and Analysis. ASMEDC, 2008. http://dx.doi.org/10.1115/esda2008-59007.
Texte intégralLi, Pei-Heng, Juo-Wei Lin, Yi-Lun Huang et Ting-Lan Lin. « Analysis of Octree Coding for 3D Point Cloud Frame ». Dans ASME 2019 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2019. http://dx.doi.org/10.1115/detc2019-97328.
Texte intégralLiu, Fayao, Guosheng Lin, Chuan-Sheng Foo, Chaitanya K. Joshi et Jie Lin. « Point Discriminative Learning for Data-efficient 3D Point Cloud Analysis ». Dans 2022 International Conference on 3D Vision (3DV). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/3dv57658.2022.00017.
Texte intégralWei, Shuangfeng, et Hong Chen. « Building depth images from scattered point cloud ». Dans International Symposium on Spatial Analysis, Spatial-temporal Data Modeling, and Data Mining, sous la direction de Yaolin Liu et Xinming Tang. SPIE, 2009. http://dx.doi.org/10.1117/12.838404.
Texte intégralFujiwara, Kent, et Taiichi Hashimoto. « Neural Implicit Embedding for Point Cloud Analysis ». Dans 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr42600.2020.01175.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Point cloud analysis"
Berney, Ernest, Naveen Ganesh, Andrew Ward, J. Newman et John Rushing. Methodology for remote assessment of pavement distresses from point cloud analysis. Engineer Research and Development Center (U.S.), avril 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/40401.
Texte intégralBerney, Ernest, Andrew Ward et Naveen Ganesh. First generation automated assessment of airfield damage using LiDAR point clouds. Engineer Research and Development Center (U.S.), mars 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/40042.
Texte intégralKholoshyn, Ihor V., Olga V. Bondarenko, Olena V. Hanchuk et Iryna M. Varfolomyeyeva. Cloud technologies as a tool of creating Earth Remote Sensing educational resources. [б. в.], juillet 2020. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/3885.
Texte intégralMarienko, Maiia V., Yulia H. Nosenko et Mariya P. Shyshkina. Personalization of learning using adaptive technologies and augmented reality. [б. в.], novembre 2020. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/4418.
Texte intégralHabib, Ayman, Darcy M. Bullock, Yi-Chun Lin et Raja Manish. Road Ditch Line Mapping with Mobile LiDAR. Purdue University, 2021. http://dx.doi.org/10.5703/1288284317354.
Texte intégral