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。     

基于点云数据的齿轮副啮合接触应力研究

为了研究齿轮副的接触应力以探究其与接触疲劳寿命的关系,文章基于高精度扫描仪所得到的高精度点云数据,并结合齿轮的理论模型,分析了齿轮的齿廓误差,得到了齿轮加工精度数据及误差分布.对齿轮副单个点云数据设置不同初始啮合齿所产生的接触应力进行了收集和对比分析,得到了不同初始啮合状态下全齿的接触应力.研究结果表明:由于存在加工误...     

基于人工神经网络的导航数据处理方法研究

探讨了采用广义ＢＰ神经网络理论来进行组合导航定位数据的非线性滤波方法。采用广义ＢＰ人工神经网络进行随机状态估计,其特点是：实时数据处理可并行计算,速度快;对组合导航系统模型结构及其统计特性无要求。     

一种实时的三角剖分算法

对要求算法复杂度低、剖分速度快、系统配置低的三角剖分,提出了一种简单快速的三角剖分算法。算法中通过自动寻找点云的最大投影面将点云投影到恰当的平面上,然后对点云进行精简和插值达到点云恰当分布,最后通过点云的三角形连接过程中的平面优化和连接后的整体空间优化保证剖分三角形质量。实践证明该算法速度快、占用内存少,对包角小于于180度的点云三角化效果良好。     

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。     

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。     

港口VTS雷达数据处理方法的研究

如何对港口水域快速机动目标船实行较好地稳定跟踪，并提高两船录取和跟踪的分辨率，一直是港口ＶＴＳ雷达数据处理系统所要解决的重要问题。本文设计了一种包括自适应原理等特殊技术的Ｋａｌｍａｎ滤波递推算法，并进行计算机模拟，结果表明该算法是有效的。     

“云应用”在艺术类实验教学管理的探讨

在移动互联时代,简单传统的"存储"已经难以满足用户需求,云存储产品以"存储"为目的的设计理念,依托强大的云存储集群机制,发挥了强有力的云端存储优势,不仅为广大用户提供覆盖多终端的跨平台免费数据共享服务,同时也让开发者拥有了云端存储的能力,极大降低了开发难度,节约了成本。云空间更大,速度更快,使用更方便。现代科技技术不断发展,"云技术"风起云涌,IT巨头们都想在"云领域"分得一杯羹,"云应用"已经进入到我们的日常教学、工作和生活等等方面。     

基于自然邻点插值的数据处理方法

利用自然邻点方法对离散的中国大陆地区大地热流观测数据和相对均匀的台湾地区重力观测数据进行了插值计算,并与地学中几种常用插值方法进行了比较.结果表明:自然邻点插值方法更适于处理分布不规则的观测数据.     

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。     

大规模散乱点云数据的曲率估算及计算机实现

提出一种基于Matlab的大规模散乱点云数据的曲率估算的计算机实现方法.根据规模点云数据分布的特点,对散乱点云数据进行区域划分;对每个区域内的点云数据,用二次参数曲面逼近空间邻近点集,计算各点法矢,对不协调的法矢方向进行调整,计算各点曲率.实验表明,这种方法简化了散乱点云数据的曲率的计算量,从而在普通计算机上能实现大规模散乱点云数据的求解.     

大数据时代下云会计在小微企业的应用

随着我国数据信息化的发展,大数据时代已经到来,云会计依靠互联网技术进行云计算,将企业的大量数据依托于云会计平台,并以此向企业提供所需的会计核算信息。在大数据时代,数据已经成为企业的重要资产,为企业形成核心竞争力奠定夯实的基础。近年来我国大力鼓励并发展全民创新、创业,小微企业在经济领域所占比重越来越大,然而从企业规模、管理者的理念,员工的专业水平,数据信息的更新与运用,资金投入等多方面因素看,小微企业都制约着企业财务管理的发展。由此可见,推动小微企业运用云会计提高企业财务管理水平具有重要的实践意义。     

高校云机房的建设与维护研究

随着科技的快速发展,计算机技术的发展空间越来越大,现在已经成为高校中比较重要的学科之一.高校的计算机机房是学生进行学习和试验的重要场所.文章通过分析目前高校云机房的建设和管理情况,深入了解高校云机房的建设与维护措施,希望能够给高校云机房的管理提供一些帮助.     

基于智慧教育云平台的项目式微课程建设与应用研究——以《C语言》课程为例

本文对智慧教育云平台和项目式微课程的概念及特点进行了简要简述,以C语言课程为例对项目式微课程的建设做了深入的探究,并对项目式微课程的应用模式和使用应注意的问题做了详细的描述,希望能为高职院校使用微课程教学提供借鉴作用。     

大数据时代的数据研究与应用

随着云计算、大数据、人工智能等前沿信息技术的快速发展,数据的研究越来越重要.开展大数据时代的数据研究与应用有利于人们更好地利用数据来改变工作、生活的方方面面.文章采用列举法、对比法和模型分析法,为读者详细地介绍了数据概念、数据类型和数据研究方法,并以房价预测问题为例,建立数据分析模型,介绍了数据分析技术的具体运用.     

容器化的遥感信息服务平台技术研究与实验

在遥感大数据的时代背景下,将遥感信息与实际生产结合,已经在各行各业得到广泛的应用。随着遥感信息处理与共享被应用到越来越多的领域,单一的遥感数据服务架构已不能满足实际生产条件中对于高可用、易扩展的要求。中国遥感卫星地面站存有海量的遥感影像数据,如何利用现有的数据来提供更好的信息服务一直是地面站探索的方向。在私有云环境下,通过kubernetes容器编排管理构建容器化的遥感信息技术处理平台,提供遥感信息服务。进而在容器化的基础环境、遥感影像计算处理、遥感数据接入以及用户服务模式4个方面展开技术研究,构建了集“数据查询获取—影像计算处理—遥感信息服务”于一体的遥感信息服务平台。     

Ledong Scratch互动教学平台的应用与研究

Ledong Scratch是一套互动教学平台。其突出特点是开放性、互动性、直观性和易操作性。为有效发挥该平台的教学功能,以数据探究理论为指导,采取案例研究法和行动研究法对Ledong Scratch互动教学平台进行了试验与研究。从数据采集与观察、图景计算与模拟、数据通讯与交流等对该平台的应用进行了行动研究。