Congress 1078
Author/s
  • J. Martínez, F. F. Rivera, J.C. Cabaleiro, T.F. Pena, D.L. Vilariño, D. Miranda y S. Buján
Source
  • XXVI Edición de las Jornadas de Paralelismo SARTECO. Córdoba, España. 2015

Paralelización de un clasificador automático de objetos con datos de sensores remotos LiDAR

Actualmente la tecnología LiDAR se ha convertido en la técnica por excelencia para la recogida de datos geoespaciales de la superficie de la tierra. En este artículo se propone un método para la clasificación automática de objetos con datos LiDAR, con el objetivo de detectar los distintos elementos presentes en la superficie terrestre. El método consiste en dos fases: primero se realiza una segmentación mediante crecimiento de regiones, y después se aplica una clasificación basada en reglas. El clasificador es capaz de distinguir entre cuatro clases de objetos: terreno, construcciones, vegetación y carreteras. La gran cantidad de información que se necesita procesar implica la necesidad de adecuar los códigos a sistemas paralelos. Por este motivo se realiza una paralelización con OpenMP y se analizan los resultados obtenidos.
Keywords: LiDAR, Clasificación automática, Crecimiento de regiones, Basado en reglas, OpenMP.
Canonical link