بخش بندی تصاویر لیدار با استفاده ازخوشه بندی بهینه سازی ازدحام ذرات درمنطقه شهری

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 بخش بندی تصاویر لیدار با استفاده ازخوشه بندی بهینه سازی ازدحام ذرات درمنطقه شهری دارای ۱۶ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد بخش بندی تصاویر لیدار با استفاده ازخوشه بندی بهینه سازی ازدحام ذرات درمنطقه شهری  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی بخش بندی تصاویر لیدار با استفاده ازخوشه بندی بهینه سازی ازدحام ذرات درمنطقه شهری،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن بخش بندی تصاویر لیدار با استفاده ازخوشه بندی بهینه سازی ازدحام ذرات درمنطقه شهری :

تعداد صفحات :۱۶

چکیده مقاله:

یکی از اقدامات اساسی در تغییر داده های LIDAR به موضوع های هدفمنددر مناطق شهری شامل تقسیم بندی این داده ها به واحدهای مربوطه ازطریق فرآیند دسته بندی میباشد. باید وجود، بعلت پیچیدگی صحنه و گوناگونی اهداف در مناطق شهری، از جمله،ساختمانها، جاده ها و درختان،آشکار است که کاربرد دسته بندی تنها یک دلی میباشد که کافی نییت. با توجه به دردسترس بودن منابع داده های اضافی، مانند محدوده لیزر و اطلاعات شدت دراولین و اخرین اکو اطلاعات بیشتررامیتوان درفرایند دسته بندی و در نهایت به صورت طرح شناخت و بازسازی بدست آورد. ویژگی چند بعدی بودن داده های LIDAR با نمونه بارداری متراکم فاصله ای در منطقه شهری اطلاعات زیادی در اختیار میگذارد.این اطلاعات مشکلات زیادی را در پیدا کردن شرایط جهانی در بسیاری از تکنیک هاایدسته بندی قدیمی بوجود می آورد. این مقاله پتانسیل الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات ) pso ( را جهت دستیابی به راه حل های جهانی برای مشکل دسته بندی داده های چند بعدی LIDAR در منطقه شهری توصیف می کند. این الگوریتم یک نوع هوش ازدحامی )گروهی( بر مبنای اصول روانشناختی اجتماعی است و بینشی جهت رفتار اجتماعی و همچنین کمک به ایجادبرنامه های کاربردی مهندسی فراهم میکند.با ادغام الگوریتب خوشه بندی k-means با قابلیت الگوریتم pso ، این مقاله یک روش خوشه بندی قوی و کارآمد است که میتواند مشکل مقدار مطلوب منطقه ای تکنیک k-means را حل کند