?

Details
Table Card RUSMARC
Title: Анализ распределенных методов реконструкции облака точек фотограмметрическими методами: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Creators: Исаев Василий Сергеевич
Scientific adviser: Молодяков Сергей Александрович
Other creators: Локшина Екатерина Геннадиевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2021
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: фотограмметрия; реконструкция облака точек; рекуонструкция 3D-моделей на основе изображений; photogrammetry; point cloud reconstruction; image-based 3D model reconstruction
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 09.03.04
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-919
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\13332

Allowed Actions: –

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Выпускная квалификационная работа бакалавра посвящена исследованию алгоритмов реконструкции облака точек по набору изображений. Требуется выяснить, какие алгоритмы возможно использовать для каждого из этапов построения облака точек. Проведен сравнительный анализ алгоритмов, путем реализации и сравнения с уже существующими решениями. Проведены тесты для сравнения различных методов. Данная тема является актуальной, так как сейчас алгоритмы реконструкции облака точек являются наиболее востребованы. Также, различные алгоритмы имеют высокие требования программных ресурсов и времени, что не всегда является приемлемым. В работе были разработаны и реализованы алгоритмы для различных этапов реконструкции облака точек на языке программирования Python в интегрированной среде разработки PyCharm и в Google Colab. Были проведены реконструкции облака точек по существующим датасетам. Сделаны выводы из сравнительного анализа об эффективности и применимости для рассматриваемых алгоритмов.

The final qualification work of the bachelor is devoted to the study of algorithms for restoring a point cloud from a set of images. You need to figure out which algorithms can be used for each of the stages of building a point cloud. Comparative analysis of algorithms is carried out by implementing them and comparing them with existing solutions. Tests were conducted to compare different methods. This topic is relevant because point cloud recovery algorithms are currently the most popular. In addition, different algorithms place high demands on software resources and time, which is not always acceptable. In this paper, algorithms were developed and implemented for various stages of point cloud reconstruction in the Python programming language in the integrated development environment PyCharm and in Google Colab. The point cloud was reconstructed using existing data sets. The conclusions are made on the basis of a comparative analysis of the effectiveness and applicability of the algorithms under consideration.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • 0f835f82ca478893dd6b2674e6d64d18606a5fbed28732fe6f72951fb15f80f4.pdf
  • 0f835f82ca478893dd6b2674e6d64d18606a5fbed28732fe6f72951fb15f80f4.pdf
  • 0f835f82ca478893dd6b2674e6d64d18606a5fbed28732fe6f72951fb15f80f4.pdf

Usage statistics

stat Access count: 20
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics