Resumen de Algoritmo inteligente para el reconocimiento y acotación semántica de primitivas en una nube de puntos 3D
Yuliana Perez Gallardo
Describir detalladamente una escena digital, tal y como la percibe un humano no es una tarea fácil, se requiere de muchos factores como son conocimiento previo, capacidad de análisis y reconocimiento. Factores que no es posible encontrarlos en una sola ciencia, de esta manera, la hibridación del uso de maquetas digitales, la ingeniería inversa y tecnologías semánticas puede mejorar el proceso. El objetivo general de la tesis es definir un algoritmo de ingeniería inversa, capaz de reconocer elementos a partir de primitivas geométricas, específicamente cilindros, toros y esferas en una nube de puntos captados vía un escáner de escenas y asociarlos lógica, semántica y físicamente con elementos que se pueden encontrar en una escena real. Esto permitirá la generación de una maqueta digital enriquecida en donde los objetos serán descritos con un alto grado de detalle, proporcionando no solo la forma, sino también características geométricas como alto, largo, diámetro; su topología e información semántica de acuerdo al rol que representa cada elemento en la escena. En esta tesis se presenta en algoritmo propuesto, una implementación del mismo en un contexto industrial real y una evaluación que mida la calidad de la clasificación de dicho algoritmo comparándolo como un algoritmo de reconocimiento de formas geométricas tradicional.
