Table of Contents
LIDার এবং ভিজুয়াল ডাটাকে যথাযথ এবং নির্ভরযোগ্য ভাবে আঞ্চলিককরণ এবং ম্যাপিং (এসএমএম) সিস্টেমের (এসএমএম) জন্য অপরিহার্য । এই প্রক্রিয়াটি পরিবেশ সংক্রান্ত এবং উন্নতির জন্য উভয় ধরণের সেন্সরের শক্তিকে একত্রিত করে ।
LIDRebil এবং ভিজুয়াল তথ্য বুঝতে পারার পদ্ধতি
এল- আই- ডি সেন্সর ব্যবহার করে যে সমস্ত বস্তুকে সংযোগ করার জন্য লেজারের ব্যবহার করা হয়, সেগুলোকে সরিয়ে ফেলা হয় ৩ডি পয়েন্ট মেঘ ।
ধাপ ১:
পরিবেশ থেকে LIDR এবং ক্যামেরার ডাটা একত্রিত করুন। নিশ্চিত করুন যে সেন্সরগুলো ঠিক মতো তথ্য বিনিময়ের জন্য প্রস্তুত করা হয়েছে এবং এটি সংযুক্ত করা হয়েছে । সঠিক তথ্যের মিশ্রণের জন্য উপযুক্ত ভারসাম্য বজায় রাখা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ।
ধাপ ২ (O)
আওয়াজ এবং বাইরের তথ্য অপসারণের জন্য প্রসেস raw তথ্য । LIDer, প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যের উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করার জন্য ফিল্টার মেঘ চিহ্নিত করুন । ভিজুয়াল ডাটা পড়ার জন্য ছবির মান উন্নত করুন এবং মূল বিন্দুকে চিহ্নিত করার জন্য ছবির মান বৃদ্ধি করুন ।
ধাপ:
টরেন্টাল এলআইডিআর এর মেঘ, যার ক্যামেরা আছে ক্রমাঙ্কন পরামিতি ব্যবহার করে।
ধাপ ৪: SLAMARE Inment
তথ্য বিনিময় করার জন্য Indovig অ্যালগরিদম যা তথ্যের সাহায্যে সম্পূর্ণভাবে সক্রিয় করা হয়। সাধারণ পদক্ষেপ হলো গ্রাফ-ভিত্তিককরণ এবং ফিল্টারিং এর মাধ্যমে ডিজিটাল তথ্য উৎপাদন এবং ম্যাপের গুণগত মান নির্ধারণের ক্ষেত্রে উন্নত হবে।
সহযোগিতার উপকারগুলো
- [[[F] উন্নতির সঠিকতা:[F] সংযুক্তকারী সেন্সরগুলো স্থানীয় স্থানীয়করণে ত্রুটির হার কমিয়ে দেয় ।
- [[[F] [[F]RECT] [FLT] [FLT] একাধিক-সেনসার ডাটা ব্যক্তি সেন্সরের সীমাবদ্ধতার জন্য ক্ষতিপূরণ প্রদান করে ।
- [[FLT] deed ম্যাপ:[[[FFLT] চিত্র উপাত্ত ম্যাপের জন্য তথ্য ধারণ করে।