পোস্টজিআইএস-এ বিশাল পয়েন্ট ক্লাউড লেজারের ডেটা - এটি সংরক্ষণ এবং প্রক্রিয়াকরণ


14

আমি অবাক হই, পোস্টজিআইএসে লেজার স্ক্যান পয়েন্ট ক্লাউড ডেটাগুলির বিশাল সেটগুলি কীভাবে সংরক্ষণ করা সম্ভব তা সময় বিবেচনায় রেখে পোস্টজিআইএসে কীভাবে সম্ভব। আমি জানি, Pointপোস্টজিআইএস -এ একটি জ্যামিতি-অবজেক্ট রয়েছে। তবে যতদূর আমি জানি এটি প্রতিটি পয়েন্টকে একটি নতুন টিউপেলে সংরক্ষণ করে, যা কোনও নির্দিষ্ট পয়েন্টের জন্য অনুসন্ধানকে খুব ধীর প্রক্রিয়া করতে পারে, যদি তাদের কয়েক মিলিয়ন বা তার বেশি সংখ্যক সঞ্চয় করা থাকে।

আমি এই বিষয়টি নিয়ে আলোচনা করে এইচএসআর ইউনিভার্সিটি অফ অ্যাপ্লাইড সায়েন্সেস রেপারসওয়িলের একটি কাগজ পেয়েছি। এটি তিনটি উপায়ে এই ধরনের ডেটা জমা করতে প্রস্তাব দেওয়া: Whole data in one tupel, Each point in one tupelবা Splitting Data into Blocksযা তথ্য-টেবিল দ্বারা রেফারেন্সড হয়, অধিষ্ঠিত প্রতিটি ব্লক প্রসারিত করে। যেহেতু তৃতীয় উপায়টি সঞ্চিত পয়েন্টগুলি সনাক্ত করার জন্য সবচেয়ে দরকারী বলে মনে হচ্ছে, আমি ভাবছি কেউ ইতিমধ্যে এর সাথে কিছু অভিজ্ঞতা তৈরি করেছে কিনা?

কাগজ এখানে পাওয়া যাবে: http://wiki.hsr.ch/Datenbanken/files/pgsql_point_cloud.pdf

সর্বশেষে তবে সর্বনিম্ন নয়, আমি গিথুব সম্পর্কিত একটি প্রকল্প জুড়ে হুমড়ি খেয়েছি, যা পোষ্টজ এসকিউএল-তে পয়েন্ট মেঘের শিষ্টাচার নিয়ে কাজ করে বলে মনে হচ্ছে। দুর্ভাগ্যক্রমে নেট সম্পর্কে এটি সম্পর্কে খুব বেশি তথ্য নেই। সুতরাং এখানে একই প্রশ্ন: ইতিমধ্যে কেউ এর সাথে কিছু অভিজ্ঞতা তৈরি করেছেন? এটি কি এই জাতীয় উদ্দেশ্যে ব্যবহারযোগ্য?

প্রকল্পটি এখানে পাওয়া যাবে: https://github.com/pramsey/Pointcloud

অন্যান্য পরামর্শ, ধারণা বা অভিজ্ঞতা সম্পর্কে যদি কিছু থাকে তবে শুনে আমিও আনন্দিত হব। তবে আমাকে অবশ্যই স্বীকার করতে হবে যে অ-বাণিজ্যিক সমাধানগুলি অগ্রাধিকারযুক্ত।


1
আপনি বিশাল বলতে কী বোঝাতে চেয়েছেন এবং পয়েন্ট ক্লাউড থেকে আপনার কী ধরণের তথ্য দরকার তা সম্পর্কে আপনি কোনও ধারণা দিতে পারেন? অর্থাত্ কেবল এক্সওয়াইজেড এবং তীব্রতা, যা উদাহরণস্বরূপ অবরুদ্ধ মাল্টপয়েন্টেজেডএম বা অন্যান্য অ্যাট্রিবিউটের ডেটাতে সংরক্ষণ করা যেতে পারে যার জন্য প্রতিটি পৃথক পয়েন্ট পরিমাপের জন্য পয়েন্টের সম্ভবত অনন্য মান পেতে প্রয়োজন?
Torsti

1
আমি শ্রেণিবদ্ধকরণ অনুসারে 10x10 মিটার গুণায় lidar সঞ্চয় করি। আমরা কেবল গ্রাউন্ড জেড মানগুলি ব্যবহার করি
সিমপ্লেক্সিও

1
@ আন্ড্রেসিলভা লক্ষ্যটি হ'ল, তথ্যগুলির বাইরে রাস্তার পৃষ্ঠের প্রোফাইল তৈরি করা। আপাতত আমরা পয়েন্টগুলি ডেম-গ্রিডে রূপান্তরিত করেছি এবং পোস্টজিআইএসকে এটিকে থেকে প্রোফাইলগুলি তৈরি করতে রাস্টারব্লকস এবং সাগা হিসাবে সংরক্ষণ করতে ব্যবহার করেছি। এটি পরীক্ষার উদ্দেশ্যে চালিত হয়, তবে এর অর্থ ডিবি আমদানির আগে ডেটা রাস্টারিংয়ের মাধ্যমে নির্ভুলতার ক্ষতি। এছাড়াও প্রদত্ত প্রোফাইল লাইনের দ্বারা কাটা গ্রিড-সেলগুলির রফতানি পোস্টজিআইএস-এ খুব ধীরে ধীরে চলে যায় (এস এস ইউনিয়নকে ধন্যবাদ)। আপনি যদি অনুরূপ কাজের জন্য সরঞ্জামগুলি সুপারিশ করতে পারেন তবে দুর্দান্ত হবে।
knutella

1
@til_b: ঠিক আছে, আমি ঠিক এই কথাই বলছিলাম ... গুড
ফাইন্ড

1
আমি নিজেকে একই প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেছি, এবং একটি কাজের প্রোটোটাইপ পেতে কিছু টুকরা একসাথে রেখেছি। এখন পর্যন্ত এটি দুর্দান্ত কাজ করে , কয়েক মিলিয়ন থেকে শুরু করে কয়েক মিলিয়ন পয়েন্ট পর্যন্ত কোনও 20 টি গুণাবলীর সাথে কোনও স্কেলিবিলিটি সমস্যা নেই। এই অনেকগুলি পয়েন্টের সাথে, কোনও অঞ্চলের ভিতরে পয়েন্টগুলি সন্ধান করতে কয়েকশ মিলি লাগে । টাইমস্ট্যাম্প দ্বারা ফিল্টার করতে প্রায় একই সময় লাগে (আমার জন্য অধিগ্রহণের সঠিক সময়)। সামগ্রিকভাবে পারফ "LiDAR ডেটা ম্যানেজমেন্ট পাইপলাইন; স্পেসিয়াল ডেটাবেস পপুলেশন থেকে ওয়েব-অ্যাপ্লিকেশন ভিজ্যুয়ালাইজেশন" এর

উত্তর:


5

আপনার প্রশ্নে অনেক আছে। সংক্ষিপ্ত উত্তর হ্যাঁ, পোস্টজিআইএসে বিশাল পয়েন্ট ক্লাউড ডেটা সঞ্চয় করা এবং এটি প্রক্রিয়াজাতকরণের জন্য ব্যবহার করা সম্পূর্ণভাবে সম্ভব। আমরা এমন একটি সম্পূর্ণ সিস্টেম তৈরি করেছি যা এটি করে।

এই ভিডিওটি এর সংখ্যার সাথে সামান্য পুরানো, তবে আমাদের পিছনের প্রান্তে প্রসেসিংয়ের জন্য পাইথনের মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য মোবাইল / টেরেস্ট্রিয়াল এবং এয়ারিয়াল ডেটা ছিল এবং ওয়েব ফ্রন্ট এন্ড দিয়ে 3 ডি দেখা এবং ডেটা ডাউনলোড করার অনুমতি দেওয়া হয়েছিল। https://vimeo.com/39053196

এটি কীভাবে আপনি পোস্টজিআইএসে ডেটা সংরক্ষণ করবেন এবং আপনি কীভাবে এটি অ্যাক্সেস করতে যাচ্ছেন তা নীচে নেমে আসে। বায়বীয় উপাত্তের জন্য একটি ভাল সমাধান হতে পারে কোনও উপায়ে ডেটা গ্রিড করা এবং দক্ষতার জন্য গুণকগুলি ব্যবহার করা। তবে, আপনি যদি মোবাইল বা স্থলীয় ডেটা নিয়ে কাজ করছেন যেখানে পয়েন্টের ঘনত্ব 500 মিটার স্কয়ারের প্রতি + 500-0000 + পয়েন্টের মধ্যে হতে পারে এই পদ্ধতির কাজ হয় না। তারপরে এটি আপনার হার্ডওয়্যার এবং আপনার প্রত্যাশার সমকালীন ব্যবহারকারীর সংখ্যা অনুসন্ধান করতে নেমে আসে। এ সম্পর্কে বিশদটি আমাদের কয়েকটি কাগজপত্রে পাওয়া যাবে http://www.mendeley.com/profiles/conor-mc-elhinney/


হাই, অনেক বিস্তারিত তথ্যের জন্য ধন্যবাদ। আপনার কাগজপত্রগুলিতে দেওয়া ড / টেস্টগুলি সত্যিই দরকারী বলে মনে হচ্ছে! এটি পুরোপুরি দেখতে আমার কিছুটা সময় লাগবে তবে আমি প্রথম পঠিত হিসাবে দেখেছি, তারা ইতিমধ্যে পুরো কর্মক্ষেত্র সরবরাহ করে। যোগ করার জন্য অনেক ধন্যবাদ! এছাড়াও ভিডিও এবং আপনার ব্রাউজার-ভিত্তিক পিসি-ভিউয়ারটি বেশ আকর্ষণীয় এবং এটি খুব ভাল এবং মসৃণভাবে কাজ করছে বলে মনে হচ্ছে! দুর্ভাগ্যক্রমে আমি অন্যান্য জিনিসগুলিতে আমার হাতকে স্বল্প-শর্তযুক্ত করেছিলাম। আমি আশা করি শীঘ্রই পিসি-ডেটা দিয়ে চালিয়ে যাব।
নুটেলা


7

(উত্তরটি আমার এবং অন্যের উপরের মন্তব্যের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে; সত্যিই এটি পরীক্ষা করা হয়নি)

পয়েন্টগুলি মাল্টিপয়েন্ট জেডএম হিসাবে সংরক্ষণ করুন। সেরা গ্রিডের আকারটি সম্ভবত অ্যাক্সেসের ধরণগুলির উপর নির্ভরশীল এবং আপনার এটি সম্পর্কে কিছু পরীক্ষা করা দরকার। একটি স্থানিক সূচক সহ একটি নিয়মিত গ্রিডে ক্যোরিগুলি বেশ দ্রুত করা উচিত। যদি 3 ডি অ্যাক্সেস গুরুত্বপূর্ণ হয় তবে মাল্টিপয়েন্টZZ 2D প্লেন গ্রিডের পরিবর্তে 3 ডি ব্লক ভিত্তিক (1) হতে পারে, তারপরে (যদি আপনার পোস্টজিআইএস> = 2.0 থাকে) আপনি দ্রুত 3D ক্যোয়ারির জন্য &&& ব্যবহার করতে সক্ষম হবেন

আপনি গ্রিড প্যাটার্নটি একটি পৃথক টেবিলের মধ্যেও সংরক্ষণ করতে পারেন, যা দরকারী হতে পারে যেমন ডেটা আপডেট করার সময় এবং বৈধতা যাচাইয়ের সময় যে মাল্টিপয়েন্ট জেডএম ব্লকগুলি সম্পাদনা ইত্যাদির পরে তাদের সীমানায় থাকে etc.

টাইমস্ট্যাম্প বা অন্যান্য ডেটা সংরক্ষণ করা কেবলমাত্র একবারে একটি ব্লকের জন্য সম্ভব, তবে খুব বেশি বিভাগ এবং / বা বৈশিষ্ট্য না থাকলে কিছু বাইনারি / বিভাগের ডেটা প্রতিটি ব্লককে অ্যাট্রিবিউট করে আলাদা করে সংরক্ষণ করা যেতে পারে।

যদি আপনি পৃথক পয়েন্টজেডএম হিসাবে ডেটা সঞ্চয় করে রাখেন, তবে গ্রিড টেবিলের একটি বিদেশী কী + বি-ট্রি সূচক কেবলমাত্র নির্দিষ্ট পয়েন্টগুলি লোড করে দেবে (সম্ভবত) সরাসরি টেবিলটি সরিয়ে রাখার চেয়ে অনেক দ্রুত, এমনকি একটি স্থানিক এমনকি সূচি।

(1) যদি জেড-মানগুলির পরিসরটি ছোট হয় (এটি একটি রাস্তা, সর্বোপরি), সম্ভবত এটি বোধগম্য নয়।


আমি মনে করি আপনার পূর্ববর্তী আলোচিত প্রস্তাবগুলির উপসংহার হিসাবে আপনার 'সারাংশ' বেশ ভালভাবে আঘাত করেছে। যেমনটি আপনি বলেছেন, এই জাতীয় ডেটা লোড করার 'সঠিক' উপায়টি প্রয়োজনীয়তা এবং প্রস্তাবিত সমাধানের মধ্যেই বের করা উচিত। এটি পরিণত, এতগুলি ধারণাগুলির জন্য অসম্ভব বলে মনে হয় না। এটি এই বিষয়ে আমার আরও কাজ করার জন্য আমাকে প্রচুর অনুপ্রেরণা দিয়েছে। অনেক ধন্যবাদ!
নুটেলা
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.