Zastosowanie obliczeń równoległych do klasyfikacji punktów overlap

• Autorzy: Bratuś R. , Musialik P. , Pióro P. , Prochaska M. , Rzonca A.

Warianty tytułu

EN

Application of parallel computing for classification of overlapping points

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Publikacja omawia nowatorskie metody rozwiązania ważnego technologicznie zagadnienia, jakim jest klasyfikacji punktów overlap, czyli punktów w pasie podwójnego pokrycia pomiędzy sąsiednimi szeregami skanowania. Prezentowane podejście oparte jest na wydajnej metodzie obliczeń równoległych na procesorach graficznych GPU, pozwalającej na zastosowanie bardziej zaawansowanego algorytmu podczas analizy i przetwarzania danych. Celem sprawdzenia wydajności przeprowadzono testy badanego narzędzia do klasyfikacji punktów overlap, a wyniki odniesiono do możliwości powszechnie stosowanego programu Terrascan firmy Terrasolid. Proponowane innowacje obliczeniowe mają na celu poprawę jakości danych skaningowych pozyskiwanych przy pomocy latających platform takich jak lekkie samoloty czy wiatrakowce. Podniesienie jakości procesu klasyfikacji punktów typu overlap, wymaga dwóch wstępnych etapów przetwarzania. Pierwszy polega na obcięciu brzegów szeregu ściśle według zadanego kąta od pionu. Zastosowane podejście daje bardziej regularne wyniki niż inne metody. Z kolei drugi, oparty o algorytm rozgęszczenia punktów, prowadzi do usuwania nadmiarowych profili skanowania. Proponowane rozwiązanie to klasyfikacja punktów overlap według kąta padania promienia skanera na teren i obiekty terenowe. Reasumując, w ramach opisanych badań dotychczas stosowane metody klasyfikacji punktów overlap zostały poddane rewizji. Korzystając z praktycznych uwag oraz sugestii ze strony wykonawców, wprowadzono szereg udoskonaleń, których prezentacja i dyskusja jest przedmiotem niniejszej publikacji.

EN

The paper presents innovative methods of solving important technological problem: the classification of LiDAR points located in the overlapping area between two parallel scan strips. The presented approach is based on an efficient method of parallel computation using graphic processors, allowing to apply more sophisticated algorithms for data analysis and processing. The tests of the algorithms were executed in order to verify correctness of the assumption that the innovative solutions presented in the paper might increase the efficiency and correctness of the data, referred to well known and popular technological solutions. The suggested computational innovations are applied to increase the quality of the LiDAR data acquired by light airplanes and gyrocopters. Two approaches to increase the quality of classification of overlapping points have bee, proposed. The first process is cutting-off the points of the strip borders strictly according to defined angle measured from vertical direction. The second process is dissolving of the points to get the regular density of the result point cloud. The title issue is the classification of overlapping points according to the angle of incidence to the terrain and other objects. The normal vectors calculation for each of the scan points is necessary for the analysis. Such solution increases the quality of overlaps classification and guarantees its high efficiency thanks to the parallel computation. In conclusion, during the research three innovative approaches were tested and reviewed against commonly used methods. Parallel computation can improve quality and reduce time of processing for overlap classification problem was confirmed.

Słowa kluczowe

PL

punkty typu overlap; przetwarzanie równoległe; klasyfikacja punktów; kąt skanowania

EN

overlapping points; parallel computing; points classification; scan angle

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2017
• Tom: Vol. 29
• Strony: 11--26
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz.

Twórcy

autor

Bratuś R.

• DEPHOS Software sp. z o.o.

autor

Musialik P.

• DEPHOS Software sp. z o.o.

autor

Pióro P.

• DEPHOS Software sp. z o.o.

autor

Prochaska M.

• DEPHOS Software sp. z o.o.

autor

Rzonca A.

• DEPHOS Software sp. z o.o.

Bibliografia

• 1. Będkowski, J.; Bratuś, R.; Prochaska, M.; Rzonca, A. 2015. Use of parallel computing in mass processing of laser data, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji 27, 45-59.
• 2. Bratuś, R.; Musialik, P., Prochaska, M.; Rzonca, A. 2016. Development of lidar data classification algorithms based on parallel computation with nvidia cuda technology, MAM 11/2016.
• 3. Bedkowski, J., Majek K., Nüchter A. 2013. General purpose computing on graphics processing units for robotic applications. Journal of Software Engineering for Robotics 4(1), 23-33.
• 4. Rzonca A. 2013. Opracowanie systemu kontroli jakości realizacji nalotów fotogrametrycznych i skaningowych dla hiszpańskiego Narodowego Planu Ortofotomapy Lotniczej (PNOA), Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji 25, 189-201.
• 5. Specyfikacja projektu CAPAP „Warunki techniczne na pozyskanie danych wysokościowych” Załącznik nr 1 do Szczegółowego Opisu Przedmiotu Zamówienia - Warunki techniczne, Warszawa 2016.
• 6. Specyfikacja projektu ISOK „Warunki techniczne na pozyskanie danych wysokościowych” Załącznik nr 1 do Szczegółowego Opisu Przedmiotu Zamówienia - Warunki techniczne, Warszawa 2012.
• 7. Terrasolid. 2016: https://www.terrasolid.com/download/tscan.pdf

Uwagi

PL