Examinando por Autor "Díaz Medina, Miguel"
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Ítem Deep Learning geométrico aplicado a datos LiDAR(Jaén: Universidad de Jaén, 2021-05-07) Díaz Medina, Miguel; Segura Sánchez, Rafael Jesús; Fuertes García, José Manuel; Universidad de Jaén. InformáticaLa segmentación semántica de nubes de puntos se ha consolidado como un problema clásico de clasificación del ámbito del aprendizaje automático, dando paso al geometric deep learning. Los datos LiDAR son un tipo especial de nubes de puntos que son generadas utilizando escáneres LiDAR, capaces de captar más información del entorno que un escáner convencional. Sin embargo, este tipo de datos continúan tratándose como nubes convencionales, ignorándose este añadido de información. Así, el objetivo principal de este proyecto es el de analizar las principales técnicas para tratamiento inteligente de nubes de puntos, y estudiar la adaptabilidad de estos métodos para beneficiarse de la información adicional que caracteriza a los datos LiDAR. Se propone una batería de experimentos para medir la ganancia de rendimiento que se produce al utilizar este tipo de datos con respecto al uso convencional.