THÔNG TIN TÓM TẮT VỀ NHỮNG KẾT LUẬN MỚI CỦA LUẬN ÁN TIẾN SĨ
Tên đề tài luận án: “Nghiên cứu tối ưu hóa thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm hỗ trợ xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh”
Ngành: Kỹ thuật Trắc địa – Bản đồ Mã số: 9520503
Họ và tên nghiên cứu sinh: Lê Đình Hiển Khóa đào tạo: 2019 – 2022
Họ và tên cán bộ hướng dẫn: PGS.TS Bùi Ngọc Quý
Tên cơ sở đào tạo: Trường Đại học Mỏ – Địa chất
TÓM TẮT NHỮNG KẾT LUẬN MỚI CỦA LUẬN ÁN (về mặt học thuật, lý luận, luận điểm mới về khoa học và thực tiễn)
Luận án đã nghiên cứu và tổng hợp các thuật toán phân loại đám mây điểm hiện có đồng thời nghiên cứu đặc điểm của dữ liệu đám mây điểm LiDAR hàng không, trên cơ sở đó, đã tiến hành đề xuất được quy trình tối ưu hóa các thuật toán tự động phân loại đám mây điểm mới ra 8 phân lớp khác nhau, có độ chính xác và mức độ hoàn thành cao.
Luận án đã xây dựng phần mềm hiển thị và tự động phân loại đám mây điểm HUMG – Point Cloud Classifier để triển khai bộ thuật toán đã nghiên cứu.
Từ bộ công cụ phân loại đám mây điểm này, luận án cũng đã xây dựng được một quy trình tự động xây dựng mô hình 3D thành phố thông Minh mức độ chi tiết LOD-2. Đây là một quy trình có tính tự động cao, giúp tăng cường hiệu quả sản xuất và tiết kiệm thời gian và chi phí. Mô hình 3D thành phố này chính là bộ khung dữ liệu cơ sở để xây dựng và phát triển các ứng dụng thành phố thông minh.
Các kết luận trên đã được minh chứng bằng kết quả triển khai quy trình tối ưu hóa các thuật toán phân loại đám mây điểm và quy trình tự động xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh tại khu thực nghiệm Hòn Gai, thành phố Hạ Long, tỉnh Quảng Ninh. Kết quả đánh giá tại 3 khu vực thuộc khu thực nghiệm cho thấy bộ thuật toán đem lại tính tự động và tính chính xác cao (điểm mặt đất đạt 96,44%; đường nhựa đạt 87,77%; nhà đạt 96,86%; thực vật đạt 98,09%), mô hình 3D thành phố được xây dựng một cách tự động, điều này giúp tiết kiệm chi phí và thời gian sản xuất một cách đáng kể.
