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| Автори: | , , , |
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| Формат: | Recurso digital |
| Мова: | Іспанська |
| Опубліковано: |
Zenodo
2025
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| Предмети: | |
| Онлайн доступ: | https://doi.org/10.5281/zenodo.16635290 |
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Зміст:
- <p>En este trabajo, se presenta un enfoque para la búsqueda eficiente de vecindades en nubes de puntos 3D mediante la combinación de reordenamiento espacial basado en curvas de Morton y Hilbert con diferentes implementaciones de Octrees. Se explora cómo estas curvas espaciales pueden optimizar la organización de los datos tridimensionales, mejorando el rendimiento de las consultas de vecindad en términos de tiempo computacional. Se evalúan diversas variantes del Octree, analizando su impacto en la eficiencia y escalabilidad del método propuesto. Los resultados experimentales demuestran que el reordenamiento basado en estas curvas mejora significativamente el acceso a datos espaciales, ofreciendo una solución robusta para aplicaciones que requieren procesamiento rápido de grandes conjuntos de puntos 3D.</p>