Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: chmura danych

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Czy chmura może być wsparciem dla logistyki?

100%

Mayer J. , Koralewski M.

tom nr 6

18--21

Eksperci Cisco Systems szacują, że do 2025 roku wyprodukowanych zostanie 175 zettabajtów danych. O tym, jak gwałtownie przyrasta ilość danych niech świadczy fakt, że pierwszy zettabajt (bilion gigabajtów) danych osiągnęliśmy zaledwie kilka lat temu, w 2016 r. Co ciekawe, 90% tych danych wcale nie wytwarzają ludzie, a maszyny połączone w internecie rzeczy. O tym, gdzie i jak przechowywać te – nierzadko wrażliwe – dane rozmawiamy z Jackiem Mayerem, Dyrektorem Działu Innowacji i Rozwoju Talex SA.

Stumpage Forestry Data Mining based on 3D Laser Point Cloud

75%

Yun T. , Xu H. , Gao M. , Tang C.

2013

tom R. 89, nr 1b

155--158

Terrestrial laser scanner (TLS) was used to obtain stumpage point cloud data. Firstly, we used the ball neighbourhood combining with a uniform grid method to represent the spatial topology construction of the point cloud, thereby reduced the amount of calculation. Secondly, we used Hough transform to calculate timber volume and abandoned branches and leaves interference according to different depth circular centers continuity. Thirdly through calculating the point cloud features, such as normal vector, curvature, bending, etc, then automatically located the secondary branches position; Finally, comparing with the really measurement trees parameters; the effectiveness of our proposed method is proved.

W artykule przedstawiono wyniki prac dotyczących wykorzystania laserowego skanera przestrzeni (ang. Terrestrial Laser Scanner – TLS) do uzyskania danych dotyczących ilości drewna na danym terenie, w celu ustalenia opłaty wycinkowej. W tworzeniu struktury przestrzennej chmury danych, wykorzystano metodę siatki jednolitej w połączeniu z kulistą formą otoczenia, co dało ograniczenie liczby obliczeń. W drugim etapie zastosowano transformację Hougha, do obliczenia ilości drewna, wolnych gałęzi i zakłóceń wywołanych liśćmi, a na koniec wyznaczono parametry chmury danych, jak wektor normalny, krzywizna, zagięcia itp. Porównanie z danymi rzeczywistymi potwierdza skuteczność metody.