6 resultados para 3D point cloud file as 3Ddxf

em Acceda, el repositorio institucional de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. España


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The automatic extraction of biometric descriptors of anonymous people is a challenging scenario in camera networks. This task is typically accomplished making use of visual information. Calibrated RGBD sensors make possible the extraction of point cloud information. We present a novel approach for people semantic description and re-identification using the individual point cloud information. The proposal combines the use of simple geometric features with point cloud features based on surface normals.

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[ES]El proyecto contiene módulos de simulación, procesado de datos, mapeo y localización, desarrollados en C++ utilizando ROS (Robot Operating System) y PCL (Point Cloud Library). Ha sido desarrollado bajo el proyecto de robótica submarina AVORA.Se han caracterizado el vehículo y el sensor, y se han analizado diferentes tecnologías de sensores y mapeo. Los datos pasan por tres etapas: Conversión a nube de puntos, filtrado por umbral, eliminación de puntos espureos y, opcionalmente, detección de formas. Estos datos son utilizados para construir un mapa de superficie multinivel. La otra herramienta desarrollada es un algoritmo de Punto más Cercano Iterativo (ICP) modificado, que tiene en cuenta el modo de funcionamiento del sonar de imagen utilizado.

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[EN] In this paper we present a variational technique for the reconstruction of 3D cylindrical surfaces. Roughly speaking by a cylindrical surface we mean a surface that can be parameterized using the projection on a cylinder in terms of two coordinates, representing the displacement and angle in a cylindrical coordinate system respectively. The starting point for our method is a set of different views of a cylindrical surface, as well as a precomputed disparity map estimation between pair of images. The proposed variational technique is based on an energy minimization where we balance on the one hand the regularity of the cylindrical function given by the distance of the surface points to cylinder axis, and on the other hand, the distance between the projection of the surface points on the images and the expected location following the precomputed disparity map estimation between pair of images. One interesting advantage of this approach is that we regularize the 3D surface by means of a bi-dimensio al minimization problem. We show some experimental results for large stereo sequences.

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[EN] In this paper, we present a vascular tree model made with synthetic materials and which allows us to obtain images to make a 3D reconstruction.We have used PVC tubes of several diameters and lengths that will let us evaluate the accuracy of our 3D reconstruction. In order to calibrate the camera we have used a corner detector. Also we have used Optical Flow techniques to follow the points through the images going and going back. We describe two general techniques to extract a sequence of corresponding points from multiple views of an object. The resulting sequence of points will be used later to reconstruct a set of 3D points representing the object surfaces on the scene. We have made the 3D reconstruction choosing by chance a couple of images and we have calculated the projection error. After several repetitions, we have found the best 3D location for the point.

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[EN] In this paper, we present a vascular tree model made with synthetic materials and which allows us to obtain images to make a 3D reconstruction. In order to create this model, we have used PVC tubes of several diameters and lengths that will let us evaluate the accuracy of our 3D reconstruction. We have made the 3D reconstruction from a series of images that we have from our model and after we have calibrated the camera. In order to calibrate it we have used a corner detector. Also we have used Optical Flow techniques to follow the points through the images going and going back. Once we have the set of images where we have located a point, we have made the 3D reconstruction choosing by chance a couple of images and we have calculated the projection error. After several repetitions, we have found the best 3D location for the point.

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[ES] El siguiente trabajo de fin de grado consiste en el análisis, desarrollo e implementación de una pequeña parte de un  videojuego, que tiene como título Darkest Nights, que se basa en la defensa de una plataforma, haciendo uso del motor gráfico Unity 3D. Con este trabajo se pretenden analizar los distintos componentes que influyen en el proceso de desarrollo e implementación del mismo, haciendo uso de distintas herramientas como, el canvas gamificado o una ficha de concepto que nos permitan definir y establecer un conjunto de características que nos servirán como punto de partida, desde el cual podremos identificar desde una temprana fase las partes más importantes y que requerirán más atención del videojuego. Dentro de este proyecto también se pretende realizar la implementación de distintos tipos de controles de un jugador en un entorno 3D, el jugador debe realizar distintas acciones como moverse, esquivar y atacar a sus enemigos para defender con éxito una plataforma. Estos controles se implementaran con la finalidad de analizar y evaluar su viabilidad en las pantallas táctiles de los dispositivos móviles. En concreto se realiza la implementación y explicación de 4 tipos distintos de controles donde se comentan sus  ventajas, desventajas y las sensaciones que causaban en los jugadores, llevándonos a sacar conclusiones que nos permitían mejorar las siguientes implementaciones.  Además se explica con detalle la generación de personajes y enemigos en 3D con sus respectivas animaciones, explicando los distintos componentes necesarios para su implementación, al igual que la lógica básica necesaria para que sigan un determinado comportamiento.