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Estimación de incertidumbre en redes neuronales profundas para segmentación de nubes de puntos en la planificación de fábricas

Autores: Petschnigg, Christina; Pilz, Jürgen

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Estimación de incertidumbre en redes neuronales profundas para segmentación de nubes de puntos en la planificación de fábricas


Categoría

Procesos industriales

Subcategoría

Simulación de procesos industriales

Palabras clave

Fábrica digital
Datos 3D
Aprendizaje profundo
Segmentación de nube de puntos
Red neuronal bayesiana
Información de incertidumbre

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 21

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La fábrica digital ofrece sin duda un gran potencial para los sistemas de producción futuros en términos de eficiencia y efectividad. Un aspecto clave en el camino para realizar la copia digital de una fábrica real es la comprensión de entornos interiores complejos sobre la base de datos tridimensionales (3D).

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