基于面提取的三维岩体点云孔洞检测与修复方法

在岩体工程中,由于扫描测量角度、障碍物的阴影和遮挡等因素,使用激光扫描仪扫描得到的岩体点云数据往往包含孔洞,影响后续三维重建的效果。现有的修复方法主要针对规则的点云数据,依据孔洞邻域信息对点云孔洞进行修复,对岩体点云孔洞的检测与修复效果欠佳,且效率低。从岩体点云数据特征出发,提出一种基于平面提取的岩体点云孔洞检测与修复算法。首先,应用一种优化的区域生长算法对岩体点云进行平面提取,然后遍历所有点云并检索其k邻域点集,将其映射至对应平面,计算邻域夹角,实现孔洞检测;最后将点云孔洞根据边界点集的对应平面数量进行分类,在对应平面上新增采样点实现点云孔洞修复。本算法通过平面提取实现了点云数据的去噪和平面拟合过程,简化后续的孔洞修复流程,降低时间复杂度。实验结果表明,与已有算法相比,本算法对大型不规则岩体点云孔洞的检测、修复准确率和运行效率更高,修复效果更佳。     

基于ICP算法的三维激光扫描点云数据配准方法

数据配准在三维激光扫描点云数据处理中占有非常重要的地位,最近点迭代算法(ICP)是点云数据处理中点云数据配准的经典的高水平数学方法。文章回顾了配准方法的研究背景,重点阐述了ICP算法的原理和计算步骤。通过三维激光扫描数据的采集,运用ICP算法对点云数据进行配准,具体实验结果证明该方法的有效性。     

基于多类型几何图元匹配的三维点云配准

三维点云配准是计算机视觉、计算机图形学和遥感领域内诸多应用的重要基础,然而待配准数据中常有的噪声和共有区域小等问题给点云配准带来了极大的挑战。针对可能具有以上问题的人造物体点云或城市场景点云,提出一个基于多类型几何图元匹配的点云配准方法。该方法首先在原始点云中进行图元提取并基于它们的有效组合创建特征描述子,然后在描述子匹配的基础上,实现图元匹配并从中计算出变换参数,最后利用全局评估策略选出最佳变换参数并以此实现点云配准。该方法充分继承了多类型图元的优势,具有更强的鲁棒性和高效性,实验结果表明该方法在多种基准数据上取得了最佳的配准效果。     

基于多维度特征和MLP的岩体点云植被滤波方法

岩体点云滤波是岩体三维重建的关键环节。针对岩体点云环境,提出一种基于多维度特征和多层神经网络的植被滤波方法。该方法首先计算点云中每一点的多维度特征作为特征输入;然后利用多层神经网络构建分类器实现对岩体点云数据的植被滤波过程。分析多维度特征的可用性,并通过不同的实验过程筛选最优网络模型参数。与其他分类器相比,本算法精度较高,能够更好地应用于岩体点云植被滤波领域。     

利用改进威胁模型的电势理论的三维飞行路径规划

用改进威胁模型规划后的电势理论划出实用的三维航迹.对有地形威胁和雷达、火力威胁的各种情况进行了分类、分析,并推出计算公式.通过限定搜索范围为包含起始点和目标点之间的矩形区域,不但减少了计算的复杂度,而且保证飞行路线收敛于目标点.用坡度限制平滑算法和用曲率限制平滑算法对上述航迹的法向加速度和曲率进行约束,得到符合飞行器机动性的飞行路线.     

一种基于NCS数据的移动通信网络话务分布预测的模型及算法

目前已提出的一些计算移动通信网络话务分布的算法都不适合大规模的计算,并且不十分适合当前的移动通信网络.基于最优化理论,结合移动通信网络的实际特点,提出一个适于高精度话务分布预测的最优化模型.此外,为了便于计算机实现,又从最优化数学模型推导出一个更易实施的算法.话务分布预测算法通过比较NCS数据和实际的场强值得以实现.该算法的优点是无需增加额外的硬件设备并适合大规模计算.实验结果显示该算法既高效又精确.     

多云协同构架云数据分区并行挖掘算法研究

传统数据并行挖掘算法忽略了对数据特征的聚类,数据边界特征点无法得以融合,导致数据挖掘收敛性较差、精度偏低。文章提出基于并行挖掘的多云协同构架云数据分区挖掘算法,建立多云协同构架云数据的特征数据聚类模型,采用边界特征点融合和阈值分割方法,实现多云协同构架云数据的信息融合和聚类处理。     

基于匹配点逐层过滤的岩体点云配准方法

岩体点云配准是岩体三维重建与分析的基础。经典的点云配准方法虽然能够很好地适用于普通点云,但对于岩体点云并不能获得足够的精度。由于岩体点云表面结构复杂,且大部分区域为平面,基于岩体点云的这些特点,提出通过几何特征逐层过滤匹配点的岩体点云配准算法,引入匹配点对的协方差矩阵的特征值和特征向量矩阵,以及曲率、主方向等几何特征逐层过滤匹配点对,精确地找到匹配点对。在不同岩体点云上的实验测试与分析结果表明,该算法在准确度上有明显优势。     

基于LiDAR点云特征和模型拟合的高压线提取

高压线数字化是数字电网建设和线路智能巡检的核心内容,机载LiDAR在高压线三维数字重建中具有独特的优势。提出一种从输电走廊机载LiDAR点云数据自动快速高精度提取完整电力线点的方法。首先基于点云的空间分布特征粗提取电力线点,并通过改进Hough变换和RANSAC抛物线拟合法剔除噪点,然后分别进行电力线在平面和垂直面上的分股,结合单股电力线的平面直线模型和垂直面上的抛物线模型,采用模型生长的方法提取完整的电力线点。试验结果表明,该方法提取的电力线点云的精度可达99.6%。     

大规模FFT并行计算中2维SRAM的设计

FFT速度的提高是数字信号处理领域中的核心问题,并行流水计算是实现大规模FFT高速计算的基本技术。在分析了基2时间抽取算法并行计算时输入数据的地址特性后,本文提出了2维SRAM的设计,它突破了并行计算N点FFT时普通SRAM地址非线性变化的瓶颈,达到 个蝶形单元并行流畅读写计算数据的目的,并使得数据地址数量变少,生成简单。本文对一个8×8字单元,每个字16比特的2维SRAM进行设计仿真,可以验证其功能正确。     

基于机载LiDAR数据的建筑屋顶点云提取方法

机载激光雷达技术已经成为快速获取城市建筑三维数字模型的有效手段,而建筑物屋顶点云提取则是建筑物三维数字模型重建的关键。为有效剔除植被和墙面点云,以及消除地形起伏对建筑点云提取精度的影响,提出一种层进式屋顶点云提取方法。首先对LiDAR点云进行滤波,在此基础上利用点云回波特性和点云法向量检测并删除非地面点中特征明显的植被点和建筑物墙面点,然后利用连通成分分析法对非地面点聚类得到初始建筑点,最后结合DTM并利用建筑物面积和高度信息分离得到建筑物屋顶点云。试验结果表明,本方法能有效地从机载点云数据中快速提取建筑屋顶点云,有效率可达85%以上。     

基于无人机激光点云的树障检测与砍伐树木数量估算

电力走廊的树木生长会对输电线路的安全运营造成巨大影响,精确检测出影响线路安全的树木并将其砍伐至关重要。因此,提出一种基于无人机激光点云的树障检测与砍伐树木数量估算方法。首先,对激光点云进行快速自动化处理,先后精确提取地面点、电力线点与植被点;其次,基于电力线点进行分段,并分析电力线与植被点的安全距离,进而确定树障区域的位置和范围;最后,对树障区域植被点云进行单木分割,并统计单木数量,最终实现砍伐树木数量的精准估算。研究结果表明,无人机激光点云可以实现输电通道树障的有效检测与砍伐树木数量的精确估算,总体树木砍伐数量估算精度可达92.3%,可为输电线路安全运营提供遥感技术支撑,也可为电网运维单位制订树木砍伐计划提供可靠依据。     

基于双目点云的三维物体检测准确性分析

双目相机虽然能通过算法生成密集的深度数据,但其在精度上与激光雷达生成的深度数据有着较大的差距,特别是在纹理不明显的区域。针对这种现象,尝试使用激光雷达的精确点云来排除由双目相机产生的pseudo-LiDAR数据中与之差别较大的部分点,然后将优化后的pseudo-LiDAR用以进行三维物体检测。实验结果显示,将pseudo-LiDAR数据中的不准确点（坏点）排除,有助于提高检测准确率,最多可提高21.02%。因此,如何不依赖激光雷达数据来排除pseudo-LiDAR点云中的坏点是进一步提高双目相机系统检测准确率的关键。     

基于B/S架构的激光雷达电力巡线可视化管理与分析系统

激光雷达已被广泛应用于高压/超高压输电线路的设计施工、数字化管理以及线路的安全巡检等方面,其中电力巡线软件的可视化管理是激光雷达巡检业务化应用的重要内容.提出基于B/S架构的激光雷达电力巡线可视化管理与分析系统的总体设计方案;基于WebGL等开发了输电走廊点云数据可视化管理与分析系统,采用改进的可修改的嵌套八叉树存储和...     

一种基于高斯曲率的ICP改进算法

在众多的点云配准算法中,ICP算法以其所需的信息少,配准精度高而被广泛使用。然而,因其算法迭代最优化的特点,ICP本身存在时间复杂度高、易受噪声及离群点影响等缺点。针对这些问题,提出一种基于高斯曲率的ICP改进方法。该方法首先利用高斯曲率在刚体变换中保持不变的性质,对配准点云中每个点进行高斯曲率估计;其次,通过设置阈值将配准非关键点及噪声点和离群点滤除;最后,对只包含关键点的点云使用ICP进行配准。实验结果表明,在保证配准精度的前提下,本方法不仅能显著地改善ICP的运行效率,也能有效地提高其抗噪声和离群点的能力。     

我国中小企业云会计健康发展对策研究

文章指出了中小企业云会计应用是当前我国中小企业会计信息化的工作重点,分析了云会计应用给中小企业带来的价值以及我国中小企业云会计应用存在的问题,探讨了我国中小企业云会计健康发展的优化对策。     

在S2或T2上HCMU的曲率的光滑性

HCMU是一种在Riemann面上带奇点的extremal度量．在面积和Calabi能量有界的情况下, HCMU的Gauss曲率是Riemann面上的连续函数．本文得到一个在球面上没有Gauss曲率鞍点的HCMU的明显表达式,并进一步证明了在球面或环面上HCMU的Gauss曲率光滑的充要条件是度量的所有奇点的角度都是整数．