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   1. <dc:title>A deep learning approach to aerial LiDAR point cloud segmentation</dc:title>

   2. <dc:creator>Gutiérrez Lancho, Christian</dc:creator>

   3. <dc:contributor>Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación</dc:contributor>

   4. <dc:contributor>Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa</dc:contributor>

   5. <dc:contributor>Galar Idoate, Mikel</dc:contributor>

   6. <dc:description>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.</dc:description>

   7. <dc:description>Máster Universitario en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de Navarra</dc:description>

   8. <dc:description>Nafarroako Unibertsitate Publikoko Unibertsitate Masterra Informatika Ingeniaritzan</dc:description>

   9. <dc:date>2021</dc:date>

   10. <dc:type>info:eu-repo/semantics/masterThesis</dc:type>

   11. <dc:identifier>https://hdl.handle.net/2454/40289</dc:identifier>

   12. <dc:language>spa</dc:language>

   13. <dc:rights>Acceso abierto / Sarbide irekia</dc:rights>

   14. <dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>

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               4. <dc:contributor>Galar Idoate, Mikel</dc:contributor>

               5. <dc:description>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.</dc:description>

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   3. <mods: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.</mods:abstract>

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         1. <datacite:contributorName nameType="Organizational">Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación</datacite:contributorName>

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         1. <datacite:contributorName nameType="Organizational">Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa</datacite:contributorName>

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   4. <dc:description>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.</dc:description>

   5. <dc:description>Máster Universitario en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de Navarra</dc:description>

   6. <dc:description>Nafarroako Unibertsitate Publikoko Unibertsitate Masterra Informatika Ingeniaritzan</dc:description>

   7. <datacite:date dateType="Issued">2021</datacite:date>

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   1. <dc:title>A deep learning approach to aerial LiDAR point cloud segmentation</dc:title>

   2. <dc:creator>Gutiérrez Lancho, Christian</dc:creator>

   3. <dc:contributor>Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación</dc:contributor>

   4. <dc:contributor>Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa</dc:contributor>

   5. <dc:contributor>Galar Idoate, Mikel</dc:contributor>

   6. <dcterms: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.</dcterms:abstract>

   7. <dcterms:issued>2021</dcterms:issued>

   8. <dc:type>Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana</dc:type>

   9. <dc:type>info:eu-repo/semantics/masterThesis</dc:type>

   10. <dc:identifier>https://hdl.handle.net/2454/40289</dc:identifier>

   11. <dc:language>spa</dc:language>

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      1. <dc:title>A deep learning approach to aerial LiDAR point cloud segmentation</dc:title>

      2. <dc:contributor>Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación</dc:contributor>

      3. <dc:contributor>Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa</dc:contributor>

      4. <dc:contributor>Galar Idoate, Mikel</dc:contributor>

      5. <dc:description>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.</dc:description>

      6. <dc:date>2021</dc:date>

      7. <dc:type>Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana</dc:type>

      8. <dc:type>info:eu-repo/semantics/masterThesis</dc:type>

      9. <dc:identifier>https://hdl.handle.net/2454/40289</dc:identifier>

      10. <dc:language>spa</dc:language>

      11. <dc:rights>Acceso abierto / Sarbide irekia</dc:rights>

      12. <dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>

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               1. <field name="value">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.</field>

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               2. <field name="value">Approved for entry into archive by MARIA VENTURA RUIZ GOMEZ (ventura.ruiz@unavarra.es) on 2021-08-03T06:58:58Z (GMT) No. of bitstreams: 2 TFM_Christian_Gutierrez_Lancho.pdf: 8581941 bytes, checksum: fe782c637a2ca2423107144e02890f5d (MD5) 1627283402861.zip: 8112996 bytes, checksum: a6caf42e70228d45f990bff099b52bcd (MD5)</field>

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            1. <field name="value">A deep learning approach to aerial LiDAR point cloud segmentation</field>

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