LIDA (Landiguoclon) ও র‍্যালিপন্স (LID সনাক্ত) প্রযুক্তি ব্যাপকভাবে ব্যবহার করা হয় পরিবেশ সংক্রান্ত ত্রিমাত্রিক সংখ্যার ৩ডি প্রতিনিধিত্বের জন্য। এই উপাত্তের মধ্যে বিভিন্ন অ্যালগরিদম রয়েছে যা আলোক-বিক্ষত তথ্যকে বিশ্লেষণ করে যা মেঘের বিশ্লেষণ করে থাকে। এই প্রবন্ধে এ সম্পর্কে সাধারণ সূত্র অনুসন্ধান করা হয়েছে এবং চিহ্নিত করা হয়েছে।

পয়েন্ট ক্লাউড উপাত্ত প্রসেস

পয়েন্ট মেঘ তথ্যের রূপান্তরের মধ্যে রয়েছে ফিল্টার, অংশ এবং সংগ্রহকরণ । এই ধাপগুলো আরও বিশ্লেষণ এবং উন্নতির জন্য দ্রুতগতিতে পরিক্রমণ তৈরি করে ।

পয়েন্ট ক্লাউড বিশ্লেষণের জন্য অ্যালগরিদম

যুক্তির উপর ভিত্তি করে বেশ কিছু অ্যালগরিদম ব্যবহৃত হয়েছে:

  • [[F]Vxexel গ্রিড ফিল্টার:[[F][FLT] তথ্যের পরিমাণকে ভ্যাক্সিল পয়েন্টের সাহায্যে ভাগ করা এবং তাদের পারমাণবিক ভরের মধ্যে প্রতিস্থাপন করা হয়।
  • [[F]] উন্নতিকরণ:[FLT] গ্রুপ [FLT] এর ওপর ভিত্তি করে এবং বস্তুর গঠন ও সাদৃশ্যগুলো চিহ্নিত করতে সাহায্য করে ।
  • [[[F] মূল উপাদান বিশ্লেষণ] [PA] প্রধান অংশ বিশ্লেষণ:[FLT] [FLT] এর মত বিন্যাসগুলো সম্প্রসারণ করা হয়
  • [[FLT] ক্লীস্টারিং অ্যালগরিদম:[FFLT] dBRST [1] এর মত], যা প্রতিনিধিত্বকারী বস্তুর তালকে চিহ্নিত করে ।

বস্তু Inatunialটেক

এই চিহ্নের মধ্যে কয়েকটা হল:

  • [[F]BRONECT [FO] বক্সের মাপ:[FLT] সহজ স্বীকৃতির জন্য সংক্ষিপ্ত বাক্সের মধ্যে আবদ্ধ সকল বস্তু [FLT] [F][FLT]]
  • [[[F] Macivers] SInithing মডেলগুলো:[[FFLT] /[FLT] / [FLT] মত যথেচ্ছ বন এবং ভেক্টর মেশিনকে সমর্থন করে মেঘ বৈশিষ্ট্য দ্বারা প্রশিক্ষিত।
  • [[[F] LAN শেখা জ্ঞান :[FFLT][FLT] septN [FO] sepertnet: / প্রথম প্রসেসের মত নিউরাল পয়েন্টেট ব্যবহার করুন, যা সরাসরি setricationsetnessment the exputing a exp.

এই অ্যালগরিদমগুলো স্বায়ত্তশাসিত গাড়ি, রোবটিক্স এবং ম্যাপিং সক্রিয় করে ।