Feature extraction and classification using mobile LiDAR data

使用移动激光雷达数据进行特征提取和分类

基本信息

  • 批准号:
    469283-2014
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.82万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Engage Grants Program
  • 财政年份:
    2014
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2014-01-01 至 2015-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

LiDAR (Light Detection and Ranging) mobile mapping systems are collecting 3D topographic data to serve engineering and surveying purposes. Processing of the bulky data collected is one of the problems that might face users using such a relatively new technology. Up-to-date, the process of LiDAR mobile system data involves an intensive amount of manual operations for digital feature extraction and results verification. Based on the previous research on airborne LiDAR data by the applicant's team, this Engage Grant will fine-tune the developed radiometric correction, feature extraction and data classification approaches to fit with data collected by LiDAR mobile systems. Tulloch Engineering, an Ontario-based land surveying and geomatics consultancy firm, has recently acquired its first land-based mobile mapping system, including a mobile LiDAR and a video camera sensor. The applicant's team will assist Tolluch to streamline the data processing workflow so as to minimize the processing time and the involvement of manual operations. The developed techniques and
LiDAR(光探测和测距)移动的测绘系统正在收集3D地形数据,以服务于工程和测量目的。使用这种相对较新的技术的用户可能面临的问题之一是如何处理收集到的大量数据。迄今为止,LiDAR移动的系统数据的处理涉及大量的用于数字特征提取和结果验证的手动操作。基于申请人团队先前对机载激光雷达数据的研究,该Engage Grant将微调已开发的辐射校正、特征提取和数据分类方法,以适应激光雷达移动的系统收集的数据。Tulloch Engineering是一家位于安大略省的土地测量和地理信息咨询公司,最近收购了其第一个陆基移动的测绘系统,包括一个移动的激光雷达和一个摄像机传感器。申请人的团队将协助Tolluch简化数据处理工作流程,以尽量减少处理时间和人工操作。先进的技术和

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

AbdElrahman, AhmedShaker其他文献

AbdElrahman, AhmedShaker的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('AbdElrahman, AhmedShaker', 18)}}的其他基金

Development of classification tools for multi-spectral LiDAR data
多光谱激光雷达数据分类工具的开发
  • 批准号:
    488260-2015
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Collaborative Research and Development Grants
Development of classification tools for multi-spectral LiDAR data
多光谱激光雷达数据分类工具的开发
  • 批准号:
    488260-2015
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Collaborative Research and Development Grants
Development of panchromatic image classification techniques for land-use applications
开发用于土地利用应用的全色图像分类技术
  • 批准号:
    355807-2009
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Radiometric correction of multispectral Lidar data
多光谱激光雷达数据的辐射校正
  • 批准号:
    445889-2013
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Engage Grants Program
Development of panchromatic image classification techniques for land-use applications
开发用于土地利用应用的全色图像分类技术
  • 批准号:
    355807-2009
  • 财政年份:
    2012
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Development of panchromatic image classification techniques for land-use applications
开发用于土地利用应用的全色图像分类技术
  • 批准号:
    355807-2009
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Development of panchromatic image classification techniques for land-use applications
开发用于土地利用应用的全色图像分类技术
  • 批准号:
    355807-2009
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Development of panchromatic image classification techniques for land-use applications
开发用于土地利用应用的全色图像分类技术
  • 批准号:
    355807-2009
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual

相似海外基金

Creation of a knowledgebase of high quality assertions of the clinical actionability of somatic variants in cancer
创建癌症体细胞变异临床可行性的高质量断言知识库
  • 批准号:
    10555024
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
An active learning framework for adaptive autism healthcare
适应性自闭症医疗保健的主动学习框架
  • 批准号:
    10716509
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
Artificial Intelligence assisted echocardiography to facilitate optimal image extraction for congenital heart defects diagnosis in Sub-Saharan Africa
人工智能辅助超声心动图促进撒哈拉以南非洲先天性心脏缺陷诊断的最佳图像提取
  • 批准号:
    10710681
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
Deep-UV Microscopy for Real-Time Adequacy Analysis of Bone Marrow Aspirates
用于骨髓抽吸物实时充分性分析的深紫外显微镜
  • 批准号:
    10761397
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
Feature extraction of reaction route map by topological data analysis and its application to reactivity comparison, classification, and prediction
拓扑数据分析反应路线图特征提取及其在反应性比较、分类和预测中的应用
  • 批准号:
    23H01915
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Quantification of Tics in Tourette Syndrome
抽动秽语综合征抽动的量化
  • 批准号:
    10635872
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
Functional Magnetic Resonance Imaging and Deep Learning to Improve Deep Brain Stimulation Therapy
功能磁共振成像和深度学习改善脑深部刺激疗法
  • 批准号:
    10717563
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
Crowd-Powered Machine Learning to Diagnose ASD and ADHD in Adolescents from Digital Social Interactions
众包机器学习通过数字社交互动诊断青少年 ASD 和 ADHD
  • 批准号:
    10682965
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
Learning-based 3D modeling of AMD to assess disease progression and response to treatment
基于学习的 AMD 3D 建模,用于评估疾病进展和治疗反应
  • 批准号:
    10592517
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
Early Alzheimers Forecasting from Multimodal Data via Deep Transfer Learning, Evaluated on a Large-Scale Prospective Cohort Study
通过深度迁移学习从多模式数据预测早期阿尔茨海默病,并在大规模前瞻性队列研究中进行评估
  • 批准号:
    10732306
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了