لیدار ٹیکنالوجی مختلف شعبوں میں کثرت سے استعمال کی جاتی ہے جیسے کہ Autonomous cars, topography, and Constitution. Lidar data کی Effecial processing حقیقی وقتی اطلاقات کے لیے ضروری ہے جہاں رفتار اور درستی کے لیے یہ مضمون مختلف طریقوں پر تحقیق کرتا ہے۔

سمجھ‌داری سے کام لینا

لیدار ڈیٹارنگ میں پوائنٹ کلاؤڈ ڈیٹا جمع کرنا، دھماکا کرنا، چیزوں کو نکالنے اور متعلقہ خصوصیات نکالنے کے عمل کو شامل ہے۔یہ اقدام خاص طور پر بڑے ڈیٹا سیٹ کے ساتھ ساتھ ان مراحل کو بھی جانچنا ممکن ہے۔ہر مرحلے کو چلانے میں کافی بہتری ہو سکتی ہے۔

ترقی کیلئے جدوجہد

کئی مہم جوئی سے لیدار ڈیٹا الموت کی کارکردگی کو مزید فروغ مل سکتا ہے:

  • کمی: [1] استعمال کریں گے. voxel Greaterdenting storm commanding onstruction point stable stables کو کم کرنے، ڈیٹا حجم کو کم کرنے کے بغیر۔
  • Parallel province:] متعدد ڈیٹا کی ترسیل کے لیے کثیر تعداد میں یا ہنگامی طور پر استعمال ہونے والا
  • [Efficent data settlements: [tilizes scons sconsting sexing settlections جیسے کہ K-d' درخت یا oce it neit neit need need neighs کے لیے.
  • ] الجبراً سمپلیشن:]] قریبی طریقوں سے پیچیدہ الجبرا کو جبکہ بلند تر نہ ہونے پر پیچیدہ الجبرا (construction) کیا جاتا ہے۔

غیرمتوقع دباؤ

جب الجبرا کو فعال کرنا، ہارڈ ویئر ماحول اور مخصوص اطلاقی ضروریات پر غور کرنا. پرفیلنگ آلات بوتل کی شناخت کر سکتے ہیں، ہدف بہتری کی رہنمائی کر سکتے ہیں. متعدد آلات کو آپس میں ملانا اکثر حقیقی وقت کی کارکردگی کے لیے بہترین نتائج پیدا کرتا ہے۔