[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
آمار نشریه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آمار سایت
مقالات منتشر شده: 308
نرخ پذیرش: 62.8
نرخ رد: 37.2
میانگین داوری: 209 روز
میانگین انتشار: 344 روز
..
:: دوره 4، شماره 3 - ( 9-1395 ) ::
جلد 4 شماره 3 صفحات 76-57 برگشت به فهرست نسخه ها
ارزیابی جانمایی دستگاه لیزر اسکنر زمینی در پروژه‌های برداشت نقشه‌برداری با الگوریتم ژنتیک ‌‌
مرتضی حیدری مظفر* ، مسعود ورشوساز ، محمد سعادت سرشت
دانشکده نقشه برداری دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
چکیده:   (3884 مشاهده)

با استفاده از دستگاه لیزر اسکنر زمینی امکان مدل‌سازی کامل سه‌بعدی یک محدوده وجود دارد. برای پوشش کامل محدوده بایستی دستگاه در نقاط مختلف مستقر و عملیات اندازه‌گیری انجام گیرد. اما جابجایی و افزایش نقاط استقرار، مستلزم اندازه‌گیری‌های میدانی بیشتر بوده و در نتیجه باعث افزایش زمان و هزینه محاسباتی خواهد شد. در این مقاله، هدف آن است که ابزاری جهت ارزیابی نقاط انتخاب‌شده برای استقرار دستگاه لیزراسکنر زمینی ارائه شود. در این راستا، برای دستیابی به این هدف از الگوریتم بهینه‌سازی ژنتیک استفاده شده است. در روش پیشنهادی، ابرنقاط حاصل از هم‌مرجع نمودن تمامی ایستگاه‌های استقرار دستگاه در محدوده اسکن، به عنوان فضای جستجوی الگوریتم ژنتیک استفاده می‌شود. همچنین تابع هزینه با دو هدف، یکی کاهش نواحی پنهان در ابرنقاط نهایی و دیگری انتخاب کمترین تعداد ممکن نقاط استقرار در نظر گرفته می‌شود. با انتخاب مجموعه‌ای تصادفی از نقاط کاندید برای استقرار، به عنوان پاسخ اولیه، الگوریتم شروع به کار کرده و در فضای جستجو، در طی تکرارهای متوالی با اعمال عملگرهای انتخاب، تقاطع و جهش جواب بهینه مسأله جانمایی لیزر اسکنر زمینی را بدست می‌آورد. در این فرآیند، انتخاب بهینه نقاط استقرار دستگاه به صورت اتوماتیک و تکراری بوده و اطمینان از چیدمان صحیح با حداقل تعداد نقاط لازم برای اندازه‌گیری کامل محدوده حاصل می‌شود. نتایج این تحقیق بر روی داده‌های واقعی و شبیه‌سازی نشان می‌دهد، با الگوریتم بهینه‌سازی ژنتیک می‌توان نقاط بهینه برای استقرار دستگاه لیزر اسکنر را از میان تعداد بسیار زیادی از نقاط کاندید انتخاب کرد. بدین وسیله، ابزاری کارآمد به‌منظور ارزیابی بهینه بودن نقاط استقرار انتخاب‌شده در پروژه‌های برداشت با دستگاه لیزر اسکنر زمینی ایجاد می‌شود. امکان اسکنینگ 99 درصد محدوده با اطمینان کامل با روش پیشنهادی با کمترین تعداد ممکن ایستگاه‌های استقرار حاصل شد.

واژه‌های کلیدی: لیزر اسکنر زمینی، جانمایی، بهینه سازی، الگوریتم ژنتیک.
متن کامل [PDF 1137 kb]   (1374 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری
دریافت: 1395/1/5 | پذیرش: 1395/3/23 | انتشار: 1395/12/10
فهرست منابع
1. [1] L. De Floriani, P. Marzano, and E. Puppo, "Line-of-sight communication on terrain models," International Journal of Geographical Information Systems, vol. 8, pp. 329-342, 1994/07/01 1994.
2. [2] V. Akbarzadeh, J.-C. Lévesque, C. Gagné, and M. Parizeau, "Efficient Sensor Placement Optimization Using Gradient Descent and Probabilistic Coverage," Sensors, vol. 14, pp. 15525-15552, 2014. [DOI:10.3390/s140815525]
3. [3] F. Yap and H.-H. Yen, "A Survey on Sensor Coverage and Visual Data Capturing/Processing/Transmission in Wireless Visual Sensor Networks," Sensors, vol. 14, pp. 3506-3527, 2014. [DOI:10.3390/s140203506]
4. [4] A. H.-R. Ko, A.-L. Jousselme, R. Sabourin, and F. Gagnon, "A dominance-based stepwise approach for sensor placement optimization," Applied Soft Computing, vol. 28, pp. 466-482, 3// 2015.
5. [5] H. R. Topcuoglu, M. Ermis, and M. Sifyan, "Positioning and Utilizing Sensors on a 3-D Terrain Part I—Theory and Modeling," Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, IEEE Transactions on, vol. 41, pp. 376-382, 2011. [DOI:10.1109/TSMCC.2010.2055850]
6. [6] . T. Murray, K. Kim, J. W. Davis, R. Machiraju, and R. Parent, "Coverage optimization to support security monitoring," Computers, Environment and Urban Systems, vol. 31, pp. 133-147, 3// 2007.
7. [7] M. Sadat Seresht, "Feasibility network design automation for terrestrial laser scanner," Journal of Engineering Materials, pp. 24-37, 2007.
8. [8] K. A. Tarabanis, P. K. Allen, and R. Y. Tsai, "A survey of sensor planning in computer vision," Robotics and Automation, IEEE Transactions on, vol. 11, pp. 86-104, 1995. [DOI:10.1109/70.345940]
9. [9] W. R. SCOTT, G. ROTH, JEAN-FRANC, and O. RIVEST, "View Planning for Automated Three-Dimensional Object Reconstruction and Inspection," ACM Computing Surveys, vol. 35, pp. 64–96, 2003. [DOI:10.1145/641865.641868]
10. [10] M. Heidari Mozaffar, "Design and implementation an algorithm for optimal placement of Terrestrial laser scanner with emphasis on reducing the occlusions," Phd Proposal, Faculty of Geodesy and Geomatics Eng. K.N. Toosi University of Technology, 2011.
11. [11] M. Heidari Mozaffar, M. Varshosaz, and M. Sadat Seresht, "Classification of the view planning for using in surveying with terrestrial laser scanner," presented at the 21th Geomatics, Tehran Milad Tower, 2014.
12. [12] K. Rose, "Deterministic annealing for clustering, compression, classification, regression, and related optimization problems," Proceedings of the IEEE, vol. 86, pp. 2210-2239, 1998. [DOI:10.1109/5.726788]
13. [13] S. S. Rao and S. Rao, Engineering optimization: theory and practice: John Wiley & Sons, 2009. [DOI:10.1002/9780470549124]
14. [14] R. Kolisch and S. Hartmann, "Heuristic Algorithms for the Resource-Constrained Project Scheduling Problem: Classification and Computational Analysis," in Project Scheduling. vol. 14, J. Węglarz, Ed., ed: Springer US, 1999, pp. 147-178. [DOI:10.1007/978-1-4615-5533-9_7]
15. [15] E.-G. Talbi, Metaheuristics: From Design to Implementation: Wiley Publishing, 2009. [DOI:10.1002/9780470496916]
16. [16] C. P. Lim, L. C. Jain, and S. Dehuri, Innovations in swarm intelligence vol. 248: Springer Science & Business Media, 2009. [DOI:10.1007/978-3-642-04225-6_1]
17. [17] G. Beni and J. Wang, "Swarm Intelligence in Cellular Robotic Systems," in Robots and Biological Systems: Towards a New Bionics? vol. 102, P. Dario, G. Sandini, and P. Aebischer, Eds., ed: Springer Berlin Heidelberg, 1993, pp. 703-712. [DOI:10.1007/978-3-642-58069-7_38]
18. [18] R. C. Eberhart and J. Kennedy, "A new optimizer using particle swarm theory," in Proceedings of the sixth international symposium on micro machine and human science, 1995, pp. 39-43. [DOI:10.1109/MHS.1995.494215]
19. [19] A. Colorni, M. Dorigo, and V. Maniezzo, "Distributed optimization by ant colonies."
20. [20] M. Dorigo and L. M. Gambardella, "Ant colony system: a cooperative learning approach to the traveling salesman problem," Evolutionary Computation, IEEE Transactions on, vol. 1, pp. 53-66, 1997. [DOI:10.1109/4235.585892]
21. [21] D. Karaboga, "An idea based on honey bee swarm for numerical optimization."
22. [22] D. Karaboga and B. Akay, "A survey: algorithms simulating bee swarm intelligence," Artificial Intelligence Review, vol. 31, pp. 61-85, 2009/06/01 2009.
23. [23] S. Soudarissanane and R. Lindenbergh, "Optimizing terrestrial laser scanning measurement set-up," in ISPRS Workshop Laser Scanning 2011, Calgary, Canada, 29-31 August 2011; IAPRS, XXXVIII (5/W12), 2011, 2011.
24. [24] R. Karp, "Reducibility among Combinatorial Problems," in Complexity of Computer Computations, R. Miller, J. Thatcher, and J. Bohlinger, Eds., ed: Springer US, 1972, pp. 85-103. [DOI:10.1007/978-1-4684-2001-2_9]
25. [25] K. A. De Jong, "Using Genetic Algorithms to Solve NP-Complete Problems," 1989.
26. [26] R. Poli, W. B. Langdon, and N. F. McPhee, A Field Guide to Genetic Programming: Lulu Enterprises, UK Ltd, 2008.
27. [27] ikg.uni-hannover. (2015, 3th Novembor ). Terrestrial Laser Scans. Available: http://www.ikg.uni-hannover.de/index.php?id=413&L=1
ارسال پیام به نویسنده مسئول



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Heidari Mozaffar M, Varshosaz M, Saadat Seresht M. Terrestrial Laser Scanner Locating assessment in Surveying Projects with Genetic Algorithm. jgit 2016; 4 (3) :57-76
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-241-fa.html

حیدری مظفر مرتضی، ورشوساز مسعود، سعادت سرشت محمد. ارزیابی جانمایی دستگاه لیزر اسکنر زمینی در پروژه‌های برداشت نقشه‌برداری با الگوریتم ژنتیک ‌‌ . مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1395; 4 (3) :57-76

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-241-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 4، شماره 3 - ( 9-1395 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی-پژوهشی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی Engineering Journal of Geospatial Information Technology
Persian site map - English site map - Created in 0.05 seconds with 38 queries by YEKTAWEB 4645