Бидний тухай
Багш ажилтан
Виртуал реалити буюу VR технологийг ашиглан АНУ болон европын зарим орнууд өөрсдийн түүх соёлын үнэт өвүүдийг дижитал хэлбэрт шилжүүлэх, виртуал орчинд сэргээх, дижитал музей байгуулах ажлуудыг гүйцэтгээд байна. Энэ нь хямд зардлаар өөрийн орны түүх, соёлын үнэт өвийг олон нийтэд үр ашигтайгаар түгээн дэлгэрүүлэх боломжийг бүрдүүлдэг. Монгол орон нь түүх, соёл, археологийн арвин баялаг нөөцтэй орон боловч энэ түүх дурсгалыг олон нийтэд түгээн дэлгэрүүлэх ажил хангалттай биш байна. Бид энэхүү судалгааны хүрээнд виртуал реалитигийн дүрслэлийн хүрээнд тулгамдаад байгаа зарим нэг асуудлыг шийдсэний үндсэн дээр Монголын түүх соёлын зарим чухал өвүүдийг дижитал орчинд сэргээн байгуулах зорилт тавьж байна. Тухайлбал, Монголын эзэнт гүрний нийслэл болох Хархорум хотын судалгааг манай орны болон дэлхийн олон орны түүх, археологийн эрдэмтэд олон жилийн турш хийж байгаа бөгөөд энэ талын арвин баялаг мэдлэгийн санг бий болгоод байна. Энэ бүх мэдлэгийн санд түшиглэн эзэнт гүрний Хархорум хотыг тухайн цаг үе болох XIII зуунд байсан байдлаар нь виртуал орчинд сэргээн босгоно. Үүний үр дүнд хэрэглэгч тусгай зориулалтын төхөөрөмжийн тусламжтайгаар XIII зууны үеийн Хархорум хоттой танилцах, энэ хотоор бодит мэт аялах боломжийг бүрдүүлэнэ. Энэ нь түүх, археологийн одоо хийгдэж байгаа судалгааны үр дүнг олон нийтэд түгээн дэлгэрүүлэх, энэ чиглэлийн судалгааг эрчимжүүлэх, залуу үеийг түүх соёлоороо бахархах үзлийг нэмэгдүүлэх зэрэг олон талын үнэлж баршгүй ач холбогдолтой.
Virtual reconstruction of the capital of the Mongol Empire Karakorum. Виртуал реалити буюу VR технологийг ашиглан АНУ болон европын зарим орнууд өөрсдийн түүх соёлын үнэт өвүүдийг дижитал хэлбэрт шилжүүлэх, виртуал орчинд сэргээх, дижитал музей байгуулах ажлуудыг гүйцэтгээд байна. Энэ нь хямд зардлаар өөрийн орны түүх, соёлын үнэт өвийг олон нийтэд үр ашигтайгаар түгээн дэлгэрүүлэх боломжийг бүрдүүлдэг. Монгол орон нь түүх, соёл, археологийн арвин баялаг нөөцтэй орон боловч энэ түүх дурсгалыг олон нийтэд түгээн дэлгэрүүлэх ажил хангалттай биш байна. Бид энэхүү судалгааны хүрээнд виртуал реалитигийн дүрслэлийн хүрээнд тулгамдаад байгаа зарим нэг асуудлыг шийдсэний үндсэн дээр Монголын түүх соёлын зарим чухал өвүүдийг дижитал орчинд сэргээн байгуулах зорилт тавьж байна.
Түлхүүр үгс:Сүүлийн жилүүдэд 3 хэмжээст технологи тухайлбал, лазерь сканнер, лидарыг аж үйлдвэр, хүрээлэн буй орчин, уул уурхай зэрэг салбаруудад өргөн хэрэглэх болсон. Эдгээр нь аж үйлдвэрийн 4-р хувьсгалын үндэс болсон компьютер симуляци, аугментэд болон виртуал реалити зэрэг технологиудын нэг чухал үндэс юм. 3 хэмжээст цэгэн өгөгдөл болон түүний боловсруулалт нь жолоочгүй автомат удирдлагатай машин, үйлдвэрлэл болон уул уурхайн симуляци зэрэг олон салбарт чухал үүрэгтэй. Гэвч их хэмжээний шуугиант цэгэн өгөгдлийг боловсруулах нь математикийн болон програм хангамжийн өндөр түвшний мэдлэг шаардсан орчин үеийн тулгамдсан асуудал болоод байна. Их хэмжээний шуугиант цэгэн өгөгдөл боловсруулах гүн сургалтанд суурилсан арга, аргачлал олон улсын түвшинд сүүлийн жилүүдэд дөнгөж хөгжиж байгаа судалгааны нэг шинэ салбар юм. Иймд манай багийн хамт олон урьд өмнө хийж байсан судалгаан дээрээ үндэслэн гүн сургалтанд суурилсан шуугиант цэгэн өгөгдлийг боловсруулах тухайлбал, цэгэн өгөгдлийг бүртгэх, цэгэн өгөгдлөөс онцгой шугамыг ялгах зэрэг аргуудыг боловсруулна.
In recent years, three-dimensional technology, such as laser scanners and lidars are used widely in industry, environmental science and mining. These are the key bases of the Fourth Industrial Revolution for computer-aided simulation, augmented reality and virtual reality. Three-dimensional data processing is very important for mnay industries such self-driving car, manufacturing and mining simulations. However, large noisy point cloud processing requires a high level knowledge of advanced mathematics and computer science. Large noisy point cloud processing based on the deep learning is a new field of research which is getting developed recently at the international level. Therefore, our team will develop a method for processing large noisy point cloud based on deep learning method for the usage of point cloud registration and feature extraction.
Түлхүүр үгс:
