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박상준 (한양대학교) 이경태 (한양대학교) 임진빈 (한양대학교) 김주형 (한양대학교)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회 학술발표대회 논문집 대한건축학회 2022년도 추계학술발표대회논문집 제42권 제2호(통권 제78집)
발행연도
2022.10
수록면
1,082 - 1,085 (4page)

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Raw point cloud data that is produced from 3D LiDAR scanning of an indoor environment typically includes unnecessary data that requires pre-processing. A common technique to eliminate noise, is utilizing voxel-downsampling method. However, during the process, appropriate voxel sizes is difficult to obtain. Therefore, it is necessary to research a method of identifying appropriate voxel size. In this preliminary study, design of experiments is conducted to visually observe the effect of voxel sizes on point cloud edges. Results shows that voxel sizes, in the voxel downsampling method, has a direct impact on the edge of point cloud data. It was found that for number of points and corresponding file size, voxel size between 0.3 and 0.4 was most effective whilst edge detection showed most effective in dense point clouds.

목차

Abstract
1. 서론
2. 입력자료 분석
3. Voxel downsampling 및 edge 감지 결과
4. 결론
참고문헌

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