Logo BSU

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.bsu.by/handle/123456789/279861
Title: Эффективные алгоритмы регистрации и моделирования 3D-объектов на основе данных пространственного сканирования: магистерская диссертация / Александра Павловна Дерновская; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра математического моделирования и анализа данных; науч. рук. Васильков Д. М.
Authors: Дерновская, Александра Павловна
Keywords: ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатика
ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика
Issue Date: 2022
Publisher: БГУ, ФПМИ, Кафедра математического моделирования и анализа данных
Abstract: Целью работы является разработка приложения на устройстве Apple iPhone 12 Pro для пространственного сканирования, которое с помощью съемки объекта реального мира позволит получить его замкнутую полигональную пространственную модель. Актуальность данного исследования обусловлена отсутствием на мировом рынке программ с подобной функциональностью в сегменте приложений сканирования. Объект исследования: методы 3D регистрации облаков точек для построения замкнутых полигональных пространственных моделей, такие как итеративный метод ближайших точек, консенсус случайной выборки и другие. Результатом выполненной работы является разработанное при поддержке компании InData Labs приложение для устройства Apple iPhone 12 Pro. Данное приложение для пространственного сканирования с помощью съемки объектов реального мира позволит получить замкнутую полигональную пространственную модель. Областью применения является компьютерная графика, 3D-печатание, медицина. Структура магистерской диссертации. Работа изложена на 37 страницах, состоит из разделов «Общая характеристика работы», «Введение», 2 глав, разделов «Заключение» и «Список использованных источников» из 12 наименований, а также - публикаций магистранта.
URI: https://elib.bsu.by/handle/123456789/279861
Licence: info:eu-repo/semantics/openAccess
Appears in Collections:1-31 81 09 - "Алгоритмы и системы обработки больших объемов информации"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
МД(КАД)_Дерновская_2022.pdf2,54 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.