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      인공지능 학습 방법과 사진측량 방법으로 추출 한 Point Cloud 체적 계산 결과 비교

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      https://www.riss.kr/link?id=A105329109

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      포인트 클라우드는 산업, 사진 측량, 의료, 컴퓨터 비전 등 여러 분야에서 다양하게 활용 되고 있다. 기존에는 사진 측량 방식으로 포인트 클라우드를 추출 하였으나 최근 컴퓨터 비전 분야에서는 인공지능 학습법을 이용하여 외부표정 요소 및 포인트 클라우드 추출하는 연구가 시도 되고 있다. 본 연구에서는 사진 측량 방법과 인공지능 학습 방법을 통해 포인트 클라우드를 생성하고 체적을 통해 두 방법을 비교하였다.
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      포인트 클라우드는 산업, 사진 측량, 의료, 컴퓨터 비전 등 여러 분야에서 다양하게 활용 되고 있다. 기존에는 사진 측량 방식으로 포인트 클라우드를 추출 하였으나 최근 컴퓨터 비전 분야...

      포인트 클라우드는 산업, 사진 측량, 의료, 컴퓨터 비전 등 여러 분야에서 다양하게 활용 되고 있다. 기존에는 사진 측량 방식으로 포인트 클라우드를 추출 하였으나 최근 컴퓨터 비전 분야에서는 인공지능 학습법을 이용하여 외부표정 요소 및 포인트 클라우드 추출하는 연구가 시도 되고 있다. 본 연구에서는 사진 측량 방법과 인공지능 학습 방법을 통해 포인트 클라우드를 생성하고 체적을 통해 두 방법을 비교하였다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 초록
      • 1. 서론
      • 2. 사진 측량과 인공지능 학습 방법을 통한 포인트 클라우드 생성
      • 3. 포인트 클라우드 체적 계산 결과 및 분석
      • 4. 결론
      • 초록
      • 1. 서론
      • 2. 사진 측량과 인공지능 학습 방법을 통한 포인트 클라우드 생성
      • 3. 포인트 클라우드 체적 계산 결과 및 분석
      • 4. 결론
      • 참고문헌
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