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A deep learning approach to aerial LiDAR point cloud segmentation
dc.creator | Gutiérrez Lancho, Christian | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-08-03T06:58:58Z | |
dc.date.available | 2023-07-01T23:00:09Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/2454/40289 | |
dc.description.abstract | Gracias a la evolución tecnológica experimentada estos últimos años, cada vez disponemos de hardware más potente a precios más bajos. Esto ha provocado que la información que seamos capaces de procesar sea cada vez más compleja, pudiendo trabajar, por ejemplo, con imágenes sin dificultad. Sin embargo, existe un tipo de dato algo más complejo que las imágenes que está cogiendo cada vez más fuerza, un tipo concreto de dato 3D, las nubes de puntos. | es_ES |
dc.format.mimetype | application/pdf | en |
dc.language.iso | spa | en |
dc.title | A deep learning approach to aerial LiDAR point cloud segmentation | en |
dc.type | Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | en |
dc.date.updated | 2021-07-26T07:10:04Z | |
dc.contributor.affiliation | Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa | eu |
dc.description.degree | Máster Universitario en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de Navarra | es_ES |
dc.description.degree | Nafarroako Unibertsitate Publikoko Unibertsitate Masterra Informatika Ingeniaritzan | eu |
dc.rights.accessRights | Acceso abierto / Sarbide irekia | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en |
dc.embargo.terms | 2023-07-01 | es_ES |
dc.contributor.advisorTFE | Galar Idoate, Mikel | es_ES |