Алгоритмы определения тел объемных объектов в трехмерном нерегулярном облаке точек :: Единая Редакция научных журналов БФУ им. И. Канта

×

Ваш логин
Зарегистрироваться
Пароль
Забыли свой пароль?
Войти как пользователь:
Войти как пользователь
Вы можете войти на сайт, если вы зарегистрированы на одном из этих сервисов:
   
Наука одна: двух наук нет, как нет двух вселенных...
Александр Герцен

DOI-генератор Поиск по DOI на Crossref.org

Алгоритмы определения тел объемных объектов в трехмерном нерегулярном облаке точек


Автор Алсынбаев К. С.
Страницы 159-165
Статья Загрузить
Ключевые слова [html]облако точек, кластеризация, воксел, микросейсмический мониторинг, алгоритмы распознавания, алгоритм Брезенхейма
Ключевые слова (англ.) A technique for recognition of shapes of bodies in a 3D point cloud is de-scribed. At the first step cloud clustering is conducted using the criterion of maximum distance between the points to identify the bodies being determined. Then proceeding to voxel presentation is being done. Existence of a tetrahe-dron with its points in cloud points and size-limited sides for which the voxel being tested is internal is treated as a criterion of belongment of voxel to a body. A fast algorithm for voxel tetrahedron filling is developed and used for optimization. The work is a part of software for micro-seismic monitoring data processing.
Аннотация Описана методика распознавания форм тел в трехмерном облаке точек. На первом шаге проводится кластеризация облака с критерием максимального расстояния между точками для идентификации распознаваемых тел. Далее производится переход к вокселному представлению. Критерием принадлежности воксела телу считается существование тетраэдра с вершинами в точках облака и ограниченными по размеру ребрами, для которого тестируемый воксел — внутренний. Для оптимизации разработан и используется быстрый алгоритм заполнение вокселных тетраэдров. Работа входит в состав программного обеспечения обработки данных микросейсмического мониторинга
Список литературы 1. Алсынбаев К. С., Козлов А. В. Средства распознавания и визуализации разломов и зон техногенной трещиноватости на основе обработки данных микросейсмического мониторинга // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. 2014. Вып. 4. С. 127—134.
2. Боровиков С. Н., Иванов И. Э., Крюков И. А. Построение тетраэдризации Делоне с ограничениями для тел с криволинейными границами // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2005. Т. 45, № 8. С. 1407—1423.
3. Суков С. А. Методы генерации тетраэдральных сеток и их программные реализации // Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша. 2015. № 23.
4. Baidurja Ray, Avi Lin, Jianfu Ma. Unconventional micro-seismicity based enhanced 3D SRV estimator using advanced parameter-free concave methodology // SEG Technical Program Expanded Abstracts. 2014. P. 2304–2308.
5. Кластеризация точек на регулярной сети. URL: http://habrahabr.ru/post/ 138185/ (дата обращения: 19.08.2015).

Назад в раздел