文化丰富性、多样的传统服饰以及日益增长的个性化服装需求相结合。定制服装的日益流行为裁缝提供了充足的机会,以满足当地居民的特殊需求。虽然市场潜力巨大,但北阿坎德邦的裁缝企业需要解决几个营销问题。裁缝企业在采用和利用数字平台进行营销方面可能会面临挑战,特别是在互联网连接有限的偏远地区。他们还可能面临物流挑战,无法接触偏远山区的客户并为他们提供服务。此外,当地裁缝的存在以及来自大型零售店或在线平台的潜在竞争也会带来挑战。解决这些营销问题需要采取战略方针,挖掘巨大的市场潜力并将自己确立为当地时尚界的宝贵贡献者。
摘要:将点云分离为地面点和非地面点是处理用于各种应用的机载激光扫描 (ALS) 数据的重要步骤。基于插值的滤波算法通常用于滤波 ALS 点云数据。然而,大多数传统的基于插值的算法在保留突变地形特征方面表现出缺点,导致这些区域的算法精度较差。为了克服这一缺点,本文提出了一种改进的自适应表面插值滤波器,该滤波器具有多级层次结构,使用布料模拟和地形起伏幅度。该方法使用三个层次的临时数字高程模型 (DEM) 栅格表面和薄板样条 (TPS) 插值,基于自适应残差阈值将地面点与未分类点分离。采用布料模拟算法生成足够有效的初始地面种子,以构建高质量的地形表面。根据被检查区域的起伏幅度自适应地构建残差阈值,以在分类过程中捕捉复杂的景观特征。使用来自国际摄影测量与遥感学会 (ISPRS) 委员会的 15 个样本来评估所提算法的性能。实验结果表明,所提方法在平坦区域和陡峭区域都能产生令人满意的结果。与其他方法相比,该方法在滤波结果方面表现出优异的性能,遗漏错误率最低;特别是,所提方法保留了陡坡和阶地等不连续的地形特征。
摘要:将点云分离为地面和非地面测量是从机载 LiDAR(光检测和测距)数据生成数字地形模型 (DTM) 的重要步骤。然而,大多数滤波算法需要仔细设置许多复杂参数才能实现高精度。在本文中,我们提出了一种新的滤波方法,该方法只需要几个易于设置的整数和布尔参数。在所提出的方法中,反转 LiDAR 点云,然后使用刚性布料覆盖反转的表面。通过分析布料节点和相应的 LiDAR 点之间的相互作用,可以确定布料节点的位置以生成地面的近似值。最后,通过比较原始 LiDAR 点和生成的表面,可以从 LiDAR 点云中提取地面点。使用 ISPRS(国际摄影测量与遥感学会)工作组 III/3 提供的基准数据集来验证所提出的滤波方法,实验结果平均总误差为 4.58%,与大多数最先进的滤波算法相当。所提出的易于使用的滤波方法可以帮助没有太多经验的用户更轻松地在自己的应用中使用 LiDAR 数据和相关技术。