Détection et rejet des valeurs aberrantes dans Drone Lidar et nuages ​​de points de photogrammétrie. Un rôle Web mdInfinity


Les valeurs aberrantes sont des erreurs de mesure ponctuelles qui ne peuvent pas être expliquées par les caractéristiques du système d’acquisition. Ce sont des valeurs qui ne sont pas statistiquement cohérentes avec les autres éléments de l’ensemble de données.

Il est important d’éliminer les valeurs aberrantes, car elles sont souvent la source de problèmes pour les outils d’analyse de points. Ils peuvent conduire à une reconstruction défectueuse de l’objet et peuvent créer des biais dans les mesures de forme. Lors de la création d’un nuage de points de haute qualité, les points périphériques ne doivent pas être vus dans le produit final.

mdInfinity a développé une approche spécifique de la détection des valeurs aberrantes conçue pour être utilisée dans les nuages ​​de points 3D, et plus particulièrement dans les nuages ​​de points 3D acquis par les systèmes Drone LiDAR tels que le mdLiDAR1000 aaS.

Le rejet des valeurs aberrantes MdInfinity est basé sur la densité et la morphologie qui permettent à l’utilisateur d’isoler les points appartenant aux structures pertinentes. (par exemple, poteaux, câbles) Le module d’annulation de bruit réduit le niveau de bruit tout en préservant les caractéristiques et les arêtes irrégulières dans le nuage de points.

Dans ce document Web, mdInfinity présentera les conclusions et les résultats de:

  • Concepts et définitions des valeurs aberrantes
  • L’approche mdInfinity de la détection des valeurs aberrantes
  • La méthode de détection des valeurs aberrantes mdInfinity
  • Détection des valeurs aberrantes basée sur la densité
  • Détection des valeurs aberrantes basée sur la morphologie
  • Fusion des deux partitions périphériques
  • Combinaison de détection des valeurs aberrantes et de suppression du bruit
  • conclusion

Découvrez pourquoi il est important d’utiliser la méthode de débruitage des nuages ​​de points mdInfinity et l’algorithme de détection des valeurs aberrantes pour réduire la quantité d’informations non fiables dans un nuage de points 3D, afin de créer de puissants livrables de données.

Pour plus d’informations sur le rejet des valeurs aberrantes ou pour parler à un représentant de Microdrones, CLIQUEZ ICI.


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