Mobile Terrestrial(모바일 지상파)란 무엇입니까?
Mobile Terrestrial 모바일 지상파 - Semantic segmentation of urban scenes based on machine learning algorithm requires appropriate features to distinguish objects from mobile terrestrial and airborne LiDAR point clouds in point level. [1]머신 러닝 알고리즘을 기반으로 하는 도시 장면의 의미론적 분할은 포인트 레벨에서 모바일 지상 및 공중 LiDAR 포인트 클라우드와 객체를 구별하기 위한 적절한 기능이 필요합니다. [1]
mobile terrestrial laser 이동식 지상파 레이저
This case study examines two essential aspects of mobile terrestrial laser scanning (MTLS). [1] Mobile Terrestrial Laser Scanning (MTLS) systems have significant potential for efficiently creating a power line infrastructure inventory. [2] In this regard, new sensing technologies such as Mobile Terrestrial Laser Scanner (MTLS) could be an efficient method to detect utility poles and other planimetric objects along roads. [3] Sphere targets have been widely used in mobile terrestrial laser scanner (MTLS) registration, using their center coordinates the multiple viewpoints clouds data can be transformed into a unified coordinate system. [4] The aim of this paper is to compare classifying algorithms tested on an urban area point cloud acquired by a Mobile Terrestrial Laser Scanning (MTLS) system. [5] This work presents a new technique that uses a mobile terrestrial laser scanner (MTLS) to detect and localise Fuji apples. [6]이 사례 연구에서는 MTLS(이동식 지상 레이저 스캐닝)의 두 가지 필수 측면을 조사합니다. [1] MTLS(Mobile Terrestrial Laser Scanning) 시스템은 전력선 인프라 인벤토리를 효율적으로 생성할 수 있는 상당한 잠재력을 가지고 있습니다. [2] 이와 관련하여 MTLS(Mobile Terrestrial Laser Scanner)와 같은 새로운 감지 기술은 전신주 및 도로를 따라 다른 평면 물체를 감지하는 효율적인 방법이 될 수 있습니다. [3] 구 타겟은 중심 좌표를 사용하여 다중 시점 클라우드 데이터를 통합 좌표 시스템으로 변환할 수 있는 MTLS(이동식 지상 레이저 스캐너) 등록에 널리 사용되었습니다. [4] 이 논문의 목적은 MTLS(Mobile Terrestrial Laser Scanning) 시스템에서 획득한 도시 지역 포인트 클라우드에서 테스트한 분류 알고리즘을 비교하는 것입니다. [5] 이 작업은 MTLS(이동식 지상 레이저 스캐너)를 사용하여 Fuji 사과를 감지하고 위치를 파악하는 새로운 기술을 제시합니다. [6]
mobile terrestrial lidar 이동식 지상 라이더
This paper proposes a novel analytical method for identifying pavement rutting locations using data collected by mobile terrestrial LiDAR scanning (MTLS). [1] This paper proposes an efficient method for the automated creation of a road-side tree inventory using Mobile Terrestrial Lidar System (MTLS) point clouds. [2] Despite these errors, this study highlights the potential of tree measurements obtained with mobile terrestrial LiDAR platforms to be scaled up from point-based locations to neighborhood-scale and city-scale inventories. [3]본 논문에서는 MTLS(Mobile Terrestrial LiDAR Scanning)로 수집된 데이터를 이용하여 노면의 러팅 위치를 식별하는 새로운 분석 방법을 제안한다. [1] 본 논문에서는 MTLS(Mobile Terrestrial Lidar System) 포인트 클라우드를 사용하여 가로수 인벤토리를 자동으로 생성하는 효율적인 방법을 제안합니다. [2] 이러한 오류에도 불구하고 이 연구는 모바일 지상파 LiDAR 플랫폼으로 얻은 나무 측정이 포인트 기반 위치에서 이웃 규모 및 도시 규모 인벤토리로 확장될 가능성을 강조합니다. [3]
mobile terrestrial system
The mobile terrestrial system used in this paper consists of a 2D LiDAR (Light Detection and Ranging), three RGB-D cameras and a GPS-RTK module. [1] This work presents a study on the performance of an integrated sensor orientation approach to estimate sensor orientation and 3D sparse point cloud, using an incremental bundle adjustment strategy and data coming from a low-cost portable mobile terrestrial system composed by off-theshelf navigation systems and a poly-dioptric system (Ricoh Theta S). [2]본 논문에서 사용된 이동식 지상파 시스템은 2D LiDAR(Light Detection and Ranging), RGB-D 카메라 3대, GPS-RTK 모듈로 구성된다. [1] 이 작업은 증분 번들 조정 전략과 기성 내비게이션 시스템으로 구성된 저가 휴대용 지상파 모바일 시스템에서 가져온 데이터를 사용하여 센서 방향 및 3D 희소 포인트 클라우드를 추정하기 위한 통합 센서 방향 접근 방식의 성능에 대한 연구를 제시합니다. 다굴절 시스템(Ricoh Theta S). [2]