LIDAR (Adate Detection and Ranging) ٹیکنالوجی کو وسیع پیمانے پر ماحولیاتی ماحولیات کی تفصیلی 3D نمائندگی کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔LIDAR ڈیٹا کو حل کرنے میں مختلف الجبرایہات شامل ہیں جو بامعنی معلومات اور تجزیاتی مواد نکالنے کے لیے بادلوں کو تجزیہ کرتے ہیں۔اس مضمون میں عام الجبراً الجبرا کو تلاش کیا گیا ہے۔
پوائنٹ کلاؤڈ ڈیٹا بیسنگ
پوائنٹ بادل ڈیٹا آپریٹنگ میں فیلڈنگ، مواصلات اور خصوصیت نکالنے شامل ہیں۔یہ اقدامات مزید تجزیے اور درستی کے لیے خام ڈیٹا تیار کرتے ہیں۔ای اوپر کی طرف سے شور اور خارجی فضاء میں تبدیل ہو جاتی ہے جبکہ کشش ثقل بادل کو بامعنی علاقوں میں تقسیم کرتی ہے۔
پوائنٹ کلاؤڈ اینالیزس کے لیے الورۃ المسائل
کئی الجبراً ایسے ہیں جن میں نقطہ بادلوں کا تجزیہ کیا جاتا ہے:
- ویوکسیل گریڈی فل: پراکرت میں جگہ جگہ تقسیم کرکے ڈیٹا حجم کو آپس میں تبدیل کرکے ان کے سینٹی گریڈ کے ساتھ پوائنٹز کی جگہ لیتا ہے۔
- ریختہ ترقیاتی سیزن: گروپس پوائنٹ پر مبنی ہیں جو کسی چیز یا سطح کی شناخت کے لیے ضروری ہیں۔
- پرینٹل کمونیس (PCA): سطح کے ذرات یا توپیں اور سطح کے ذرات کی طرح رُوکی خصوصیات۔
- کلسٹرنگ الوريطمس: جیسے ڈی ایس سی این، جو نمائندگی کرنے والی نکات کے اجزا کی شناخت کرتی ہے۔
مقاصد ڈیتیتیٹیشن تکنیک
ایلڈیآر اعداد میں موجود مقاصد میں پوائنٹ بادل کے اندر موجود چیزوں کی شناخت اور کلاسروم کی چیزوں کی شناخت شامل ہے ۔
- کوریج باکسنگ کی سہولت کے لیے استعمال کی جانے والی چیزیں
- Machine Learning ماڈلز: [] جیسے کہ Random Forests اور معاون ویککٹر مشینوں کو مرکزی بادلوں کی خصوصیات پر تربیت دی جاتی ہے۔
- Deep Learning services: PointNet کی طرح neral networks کا استعمال کرتے ہوئے
یہ الجبراً ایک خودکار گاڑیوں ، ایمایساے اور نقشہجات میں صحیح ماحول کو سمجھنے سے اُن کے لئے درخواستیں تیار کرتے ہیں ۔