Р. А. Дьяченко

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Д. А. Гура
Афиилиация1:  Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар, Российская Федерация
Кубанский государственный аграрный университет, г. Краснодар, Российская Федерация
Автор2:  Р. А. Дьяченко
Афиилиация2:  Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар, Российская Федерация
Автор3:  С. А. Ярутин
Афиилиация3:  Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар, Российская Федерация
Автор4:  А. С. Макарян
Афиилиация4:  Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар, Российская Федерация
Название статьи:  Методика построения оптимального маршрута при проведении работ по сканированию территории
Рубрика:  Землеустройство, кадастр и мониторинг земель
Начало_Страница:  89
Конец_Страница:  100
УДК:  528.44:528.721.221.6
DOI:  10.33764/2411-1759-2025-30-5-89-100
Год:  2025
Номер:  5
Том:  30
Ключевые слова_RU:  кадастр, лазерное сканирование, маршрут, алгоритм Кристофидеса, оптимизация, NP-трудная задача
Ключевые слова_EN:  cadastre, laser scanning, the Christofides algorithm, route, optimization, NP-hard problem
Библиографический список:  1. Christofides, N. Worst-case analysis of a new heuristic for the travelling salesman problem. Technical Report, Graduate School of Industrial Administration, Carnegie-Mellon University. – 1976.
2. Шарафутдинова А. А., Брынь М. Я. Опыт применения наземного лазерного сканирования и информационного моделирования для управления инженерными данными в течение жизненного цикла промышленного объекта // Вестник СГУГиТ. – 2021. – Т. 26, № 1. – С. 57–67. – DOI 10.33764/2411-1759-2021-26-1-57-67. – EDN UONPQL.
3. Дьяченко Р. А., Борисов С. Н. О возможности использования API геоинформационных систем // Научные чтения профессора Н. Е. Жуковского. Сборник научных статей VIII Международной научно-практической конференции «Научные чтения имени профессора Н. Е. Жуковского». КВВАУЛ им. Героя Советского Союза А. К. Серова, 2018. – C. 299–302. – EDN YPSAUK.
4. Макаров О. О. Анализ метаэвристик для задач многоагентной маршрутизации // Таврический вестник информатики и математики. – 2023. – № 1 (58). – С. 62–87. – EDN CHFQMW.
5. Мартынов А. В., Курейчик В. М. Гибридный алгоритм решения задачи коммивояжера // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2015. – № 4 (165). – С. 36–44. – EDN TYMNZV.
6. Schneider D., Klein R. Review of scanning station placement strategies in 3D acquisition // Computer Vision and Image Understanding. – 2019. – Vol. 182. – P. 34–50. – DOI 10.1016/j.cviu.2019.03.003.
7. Мухаммад Ш. Х. Геодезическое обеспечение обмерной фиксации объектов культурного наследия на основе применения лазерно-сканирующей съемки : дис. … канд. техн. наук : 25.00.35 / Мухаммад Шокер Хуссейн. – СПб., 2022. – 145 с.
8. Конушина Е. Ю., Симашева Д. В. Фотограмметрия, как основополагающая дисциплина современного геодезиста // Перспективные разработки и прорывные технологии в АПК: Сборник материалов национальной научно-практической конференции, Тюмень, 21–23 октября 2020 г. – Тюмень : Государственный аграрный университет Северного Зауралья, 2020. – С. 30–34. – EDN LLOUUJ.
9. Красиков А. А. Необходимость интеграции геодезических и BIM-технологий в процессе проектирования зданий // Наука и образование: актуальные вопросы, достижения и инновации: сборник статей IX Международной научно-практической конференции, Пенза, 25 августа 2023 года. – Пенза : Наука и Просвещение, 2023. – С. 185–187. – EDN OQTABM.
10. Литвиненко М. В. Практические аспекты исправления реестровых ошибок при наложении границ нескольких смежных земельных участков // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2018. – Т. 62, № 5. – С. 530–535. – DOI 10.30533/0536-101X2018-62-5-530-535. – EDN YMSADZ.
11. Краснопевцев Б. В. Фотограмметрия. – М. : Репрография МИИГАиК, 2008. – С. 91. – EDN QKHVXH.
12. Гура Д. А., Дубенко Ю. В., Бучацкий П. Ю., Марковский И. Г., Хушт Н. И. Мониторинг сложных объектов инфраструктуры // Вестник Адыгейского государственного университета. Сер. 4. Естественно-математические и технические науки. – 2019. – № 4 (251). – С. 74–80.
13. Аврунев Е. И., Горобцов С. Р. Геодезическое обеспечение кадастровых работ : монография. – Новосибирск : СГУГиТ, 2024. – 239 с.
14. Брынь М. Я., Богомолова Н. Н., Журавлев И. Н., Никитчин А. А. Возможности применения лазерного сканирования на стадии изысканий при реконструкции искусственных сооружений // Бюллетень результатов научных исследований. – 2020. – № 1. – С. 43–53. – DOI 10.20295/2223-9987-2020-1-43-53. – EDN IEWCHM.
15. Гура Д. А., Ващенко Д. А., Беспятчук Д. А., Самарин С. В., Пшидаток С. К. Перспективы применения воздушного лазерного сканирования и аэрофотосъемки для обеспечения пространственными данными 3D-кадастра // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. – 2023. – № 3. – С. 179–183. – DOI 10.33920/sel-04-2303-07. – EDN QVATCF.
16. Щенявская Л. А., Шалая А. А. Технология объединения пространственных данных, полученных по результатам наземного лазерного сканирования, цифровой аэрофотосъемки и ручного лазерного сканирования // Молодежная наука. Сборник лучших научных работ молодых ученых : материалы LI студенческой научной конференции, Краснодар, 29 февраля 2024 г. – Краснодар : Кубанский государственный технологический университет, 2024. – С. 509–515. – EDN UCRUHR.
17. Гура Д. А., Дьяченко Р. А., Шалая А. А. Разработка модульной структуры геоинформационной системы пространственного анализа данных // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. – 2024. – Т. 19, № 5 (232). – С. 314–317. – DOI 10.33920/sel-04-2405-07. – EDN NUMDGH.
18. Дьяченко Р. А., Гура Д. А., Осенняя А. В. [и др.] Разработка структуры информационной системы геопространственных данных для решения задач территориального планирования // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2024. – Т. 68, № 4. – С. 87–99. – DOI 10.30533/GiA-2024-013. – EDN YQASPD.
19. Золотухин В. В. Цифровое геодезическое оборудование в археологических исследованиях с применением методов геоинформационных систем // Вестник Новосибирского государственного университета. Сер. История, филология. – 2011. – Т. 10, № 7. – С. 61–66. – EDN OFWUYJ.
20. Волынова М. П. Цифровизация результатов территориального планирования на примере Федеральной государственной информационной системы территориального планирования // Цифровизация землепользования и кадастров: тенденции и перспективы : материалы международной научно-практической конференции 25 сентября 2020 г. – М. : ГУЗ, 2020. – С. 70–74. – EDN RQJJXV.
21. Портнов А. М., Добровольский Д. О. Сравнительная оценка геометрической сложности контуров объектов местности при осуществлении государственного земельного надзора и мониторинга земель на примере объектов капитального строительства // Геодезия и картография. – 2024. – Т. 85, № 3. – С. 50–61. – DOI 10.22389/0016-2024-1005-3-50-61. – EDN HTGACU.
22. Чернов А. В. Исследование вариантов построения 3D-модели объектов недвижимости для целей кадастра // Вестник СГУГиТ. – 2018. – Т. 23, № 3. – С. 192–210. – EDN YAATKP.
23. Богомолова Н. Н. Определение точности геодезических измерений при реконструкции исторических объектов // Известия Петербургского университета путей сообщения. – 2022. – Т. 19, № 4. – С. 693–701. – DOI 10.20295/1815-588X-2022-4-693-701. – EDN QLTIEJ.
24. Степанов И. Ю. Использование методов машинного обучения в геоинформационных моделях при решении задач геофизической разведки // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 2. – С. 108–117. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-2-108-117. – EDN BHXCBY.
25. Гура Д. А. Применение технологий машинного обучения для распознавания крыш объектов недвижимости // Цифровые, компьютерные и информационные технологии в науке и образовании : сборник статей Межрегиональной научно-практической конференции с международным участием, Брянск, 01–02 ноября 2023 г. – Брянск : Брянский государственный университет имени академика И. Г. Петровского, 2023. – С. 301–309. – EDN OAKNKJ.
Образец цитирования:  Гура Д. А., Дьяченко Р. А., Ярутин С. А., Макарян А. С. Методика построения оптимального маршрута при проведении работ по сканированию территории // Вестник СГУГиТ. – 2025. – Т. 30, № 5. – С. 89-100. – DOI 10.33764/2411-1759-2025-30-5-89-100
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2025/30_5/89-100.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Р. А. Дьяченко
Афиилиация1:  Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар, Российская Федерация
Автор2:  Д. А Гура
Афиилиация2:  Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар, Российская Федерация
Кубанский государственный аграрный университет, г. Краснодар, Российская Федерация
Автор3:  Д. А. Беспятчук
Афиилиация3:  Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар, Российская Федерация
Автор4:  С. В. Самарин
Афиилиация4:  Московский физико-технический институт, г. Долгопрудный, Российская Федерация
Название статьи:  Подбор параметров обучения нейронной сети PointNext при сегментации точек лазерного отражения для государственного мониторинга земель
Рубрика:  Землеустройство, кадастр и мониторинг земель
Начало_Страница:  135
Конец_Страница:  144
УДК:  [004.032.26:621.373]+332.3
DOI:  10.33764/2411-1759-2024-29-4-135-144
Год:  2024
Номер:  4
Том:  29
Ключевые слова_RU:  искусственно сгенерированные облака точек, PointNet++, гаражная амнистия, управление муниципального контроля, земельный надзор
Ключевые слова_EN:  artificially generated point clouds, PointNet++, garage amnesty, municipal control department, land supervision
Библиографический список:  1. Рыбкина А. М., Демидова П. М., Коробицына Е. С. Методы интеллектуального анализа территории при строительстве объектов дорожного транспорта // Вестник СГУГиТ. – 2023. – Т. 28, № 4. – С. 138–149. – DOI 10.33764/2411-1759-2023-28-4-138-149.
2. Черных Е. Г. Организационно-управленческая система регионального мониторинга земель с целью пространственного развития урбанизированных территорий // Вестник СГУГиТ. – 2023. – Т. 28, № 5. – С. 163–172. – DOI 10.33764/2411-1759-2023-28-5-163–172.
3. Пархоменко Д. В., Пархоменко И. В. Принципы и методика исследования соответствия самовольной постройки градостроительным регламентам // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 6. – С. 169–178. – DOI 10.33764/2411-1759-2022-27-6-169-178.
4. Гура Д. А., Марковский И. Г., Ряскин А. А. Использование беспилотных летательных аппаратов при осуществлении государственного земельного надзора // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 5. – С. 138–146.
5. Гура, Д. А., Марковский И. Г., Пшидаток С. К. Методика мониторинга объектов недвижимости с помощью трехмерного лазерного сканирования в специфике городских земель // Геодезия и картография. – 2021. – Т. 82, № 4. – С. 45–53. – DOI 10.22389/0016-7126-2021-970-4-45-53.
6. Гура Д. А., Дьяченко Р. А., Бойко Е. С., Левченко Д. А. Настройка обучения моделей при классификации и сегментации облаков точек // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2024. – № 1. – С. 92–102. – DOI 10.14357/20718594240108.
7. Qian, Guocheng Li, Yuchen Peng, Houwen Mai, Jinjie Hammoud, Hasan Abed Al Kader Elhoseiny, Mohamed & Ghanem, Bernard. PointNeXt: Revisiting PointNet++ with Improved // Training and Scaling Strategies. – 2022.
8. Левченко Д. А., Бойко Е. С. Генератор цифровых данных геоточек искусственных территорий «Terra_Maker» : св-во о государственной регистрации программы для ЭВМ, № 2023610228.
9. Guocheng Qian, Hasan Hammoud, Guohao Li, Ali Thabet, and Bernard Ghanem. Assanet: An anisotropic separable set abstraction for efficient point cloud representation learning // Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). – 2021. – 34.
10. Mikaela Angelina Uy, Quang-Hieu Pham, Binh-Son Hua, Duc Thanh Nguyen, and Sai-Kit Yeung. Revisiting point cloud classification: A new benchmark dataset and classification model on realworld data. // In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). – 2019.
11. Guohao Li, Matthias Müller, Guocheng Qian, Itzel C. Delgadillo, Abdulellah Abualshour, Ali K. Thabet, and Bernard Ghanem. Deepgcns: Making gcns go as deep as cnns. // IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence (T-PAMI) – PP. – 2021.
12. Глинский А. В., Новиченко Е. В., Ткачев М. С., Савенков В. М., Теплякова А. Р., Захарочкина Н. А., Бирюков Р. Н., Акобян Л. В. Программа семантической сегментации с учетом данных, получаемых с камер и лидаров : св-во о регистрации программы для ЭВМ 2022663627, 18.07.2022.
13. Fanfan WU, Feihu YAN, Weimin SHI, Zhong ZHOU, 3D scene graph prediction from point clouds // Virtual Reality & Intelligent Hardware – 2022. – Vol 4, No 1. –– P. 76–88.
14. Liyao Tang, Yibing Zhan, Zhe Chen, Baosheng Yu, and Dacheng Tao. Contrastive boundary learning for point cloud segmentation. // In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). – 2022.
15. Xiaohan Ding, Xiangyu Zhang, Yizhuang Zhou, Jungong Han, Guiguang Ding, and Jian Sun. Scaling up your kernels to 31x31: Revisiting large kernel design in cnns // In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) – 2022.
16. Abdullah Hamdi, Silvio Giancola, and Bernard Ghanem. Mvtn: Multi-view transformation network for 3d shape recognition. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) – Р. 1–11. – 2021.
17. Reba M., Seto K. C. A systematic review and assessment of algorithms to detect, characterize, and monitor urban land change. // Remote Sensing of Environment – 242. – 2020. – P. 174–181.– DOI 10.1016/j.rse.2020.111739.
18. Xiaohua Zhai, Alexander Kolesnikov, Neil Houlsby, and Lucas Beyer. Scaling vision transformers. // In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) – P. 12104–2022 – 12113.
19. Колесников А. А. Анализ методов и средств искусственного интеллекта для анализа и интерпретации данных активного дистанционного зондирования // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 3. – С. 74–94. – DOI 10.33764/2411-2022-27-3-74-94.
Образец цитирования:  Дьяченко Р. А., Гура Д. А., Беспятчук Д. А., Самарин С. В. Подбор параметров обучения нейронной сети PointNext при сегментации точек лазерного отражения для государственного мониторинга земель // Вестник СГУГиТ. – 2024. – Т. 29, № 4. – С. 135–144. – DOI 10.33764/2411-1759-2024-29-4-135-144
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2024/29_4/135-144.pdf
Читать далее