Создание компьютерных трехмерных моделей уже существующей городской среды является важным этапом проектирования новых зданий и реконструкции уже существующих. На текущем этапе развития технологий наиболее прогрессивные средства такого моделирования позволяют с высокой точностью производить сканирование среды, но последующая обработка (ручная или автоматическая) сырых данных требует больших вычислительных ресурсов. Поэтому существует задача оптимизации алгоритмов, позволяющих быстро и качественно выделять из сырых данных сканирования важную информацию и удалить все остальное.

Для решения этой задачи было принято решение сравнить затраты по времени и памяти алгоритмов:

1. Оптимизации
2. Основанных на машинном обучении