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1.
金世双 《上海海事大学学报》2005,26(3):85-87
将推进波前法的实现简单和快速的特性引入到Delaunay三角剖分法之中,构建一种基于Delaunay三角剖分的算法.该算法主要利用推进波前法构建离散数据点的索引,搜索第3个离散数据点,构成新的三角形,满足Delaunay三角剖分法的规律.利用数学归纳法证明算法对任意多个离散点三角形网格剖分的正确性,并通过试验验证了算法的可行性. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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%。 相似文献
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遥感影像匹配是众多遥感应用中数据处理的关键前置步骤,但高程差导致的影像局部畸变和影像匹配的复杂性严重限制了高分辨率影像的匹配精度。提出一种适用于局部畸变和高外点比例的鲁棒匹配算法,首先利用Delaunay剖分算法在假定匹配点集上施加几何约束,得到特征点局部邻接关系;然后基于邻接信息进行预过滤;采用多尺度的策略建立局部邻接关系一致约束模型;最后定义三角形相似度函数实现匹配恢复。利用3组高分辨率影像开展对比实验,实验结果表明该算法的平均精度比RANSAC提高7.69%,在外点率高于90%时仍旧稳健。 相似文献
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基于自然边界归化的半无界区域上非重叠型区域分解算法 总被引：2，自引：0，他引：2
基于半平面上的自然边界归化理论,给出一类带凹槽的半无界区域上椭圆型方程边值问题的非重叠型区域分解算法.证明算法具有与有限元剖分网格参数无关的收敛性,适当选取松弛因子,算法是几何收敛的,同时给出松弛因子的一般取值. 相似文献
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本文利用收缩包围算法给出了一种对无结构三角网格拟合出Catmull-Clark细分曲面的算法,根据Catmull-Clark细分的特点,具体设计了松弛算子和吸引算子.通过提出用于三角形合并的保凸约束和平坦度约束,不但使得构造出的基网格保持了三角网格中的尖锐特征,而且细分后网格的边不会自交.通过引入回插细分、给出四边形网格下的吸引算子和松弛算子,使得曲面在重构过程中无需识别网格中的尖锐特征,能够对整个网格采用统一的方式进行处理.基网格的构造、网格顶点的调整、细分模式的选取和重构曲面的误差分析是算法的主要组成部分. 相似文献
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周军 《四川工程职业技术学院学报》2006,(1):67-76
本篇论文通过一个实际例子引出一个重要的组合优化问题即集合优化剖分问题。我们已知集合优化剖分问题足一个NP问题。在很多情况下集合E中的元素是有序的，故我们可以用数字集来代表那些集合，在这一个限制下，对应的集合剖分问题仍然是一个NP问题。本篇论文中我们不探讨对次优解的求法，而是对问题作一些较强限制的情况下寻求它的优化解，获得了较好的结果。 相似文献
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点集匹配是计算机视觉和模式识别中的重要问题，在目标识别、医学图像配准、姿态估计等方面都得到广泛应用。提出基于机器学习的端对端模型——multi-pointer network（MPN）来解决点集匹配问题。该网络模型利用多标签分类的思想，改进pointer network。以前的模型只输出输入序列的一个元素，而MPN模型选择输入序列中的一组元素作为输出。首先，把点集匹配问题转换为序列问题。这样，网络的输入为顶点的坐标序列，输出为点对之间的对应关系。利用这种方式，可以解决相对于整个空间的平移变换和其他大幅度的刚性变换。实验结果表明，模型也可以被推广解决其他带结构的组合优化问题，如三角剖分等。 相似文献
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本文提出了一种基于空间三角网格表示的地表模型上的最短路径算法,该算法利用离散点的空间信息计算得到起点到周围邻接点的最短距离,然后利用逐步向外层边界扩展的方法扩大起点的邻接点范围,直到起点的邻接点中包含终点,此过程可求得s0到t0的最短路径上的关键点,然后求取无原始边连接的两个关键点之间的精确路径点。 相似文献
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卢东波 《长春教育学院学报》2013,(19):156-156
<正>在平面直角坐标系中求三角形面积是我们在学习函数过程中常见的问题。其基本的情况就是:如果已知三点的坐标,要求出这三点的连线所围成的三角形面积。不妨设其中的两点在坐标轴上。例:如图,已知在平面直角坐标系中,点A(0,3),B(4,0),C(2,-2),求三角形ABC的面积。解法一:补(1)如图(1)过点C作x轴的平行线l1交y轴于点D,过点A 相似文献
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提取准确的道路信息对城市规划和数字城市制图具有重要意义。利用高密度车载激光扫描数据,针对无法以路沿作为道路边界的情况,提出一种基于边缘线检测的道路自动提取方法。先利用平面检测算法对分段后的路面完成粗提取,在此基础上,分析道路边缘线与相邻两侧路面在激光反射强度与几何性质上的差异,通过设定合理阈值提取边缘线上的点云,最后对离散边缘点进行曲线拟合完成道路精提取。利用实际获取的城区车载点云数据验证表明,该方法提取道路的正确度、完整度和提取质量等均高于90%,特别是对无明显路沿的道路,可有效识别出道路边缘线。 相似文献
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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。 相似文献
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《安徽职业技术学院学报》2021,(4):1-5
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。 相似文献
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单指标分位回归模型是一类重要的半参数模型,具有降维的优点的同时保留了非参数分位回归模型的稳健性。但现有的单指标分位回归模型的估计程序大部分都是通过内点法来实现。对单指标分位回归模型估计程序的MM（majorize-minimize）算法进行研究。首先找到目标函数的优化函数,然后通过最小化优化函数来得到估计,再逐步迭代至收敛。数值模拟和实证研究表明MM算法在单指标分位回归模型的估计中具有较好的稳定性,能够得到比较准确的估计结果,且相比于内点法,计算效率更高,耗时更短。 相似文献
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LIANG Ke-bing YAN Yan 《贵阳金筑大学学报》2008,(4)
由于普通多关系半连接优化算法,分布式数据库系统的缓冲区不能作为查询的中间结果的最后装配站点,提出了改进普通多关系半连接的数据库查询优化算法,实验结果表明改进的多关系半连接的查询优化算法明显地减少了中间结果数据量,有效地降低了网络通信总代价。 相似文献
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吴兰 《长春教育学院学报》2013,(23):40-42
虚拟现实需要搭建出虚拟世界并允许计算机和用户实时交互。OpenGL开发包为实现三维绘制提供了高效率的函数库,利用OpenGL开发包可以高效率地搭建虚拟环境中的天空和地形。在绘制天空顶时,提出用三角形逼近半圆球天空顶来提升绘制效果。在地形绘制中选用实时优化自适应网格算法,该算法能根据粗糙度和视觉距离选择绘制细节,结合OpenGL开发包剔除背面的三角形面片和剔除投影区外的地形小块,进一步提升了实时优化自适应网格算法绘制地形的速度。 相似文献
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针对北京遥测技术研究所自主研发的64通道机载单光子激光雷达,提出一种基于密度与局部统计的二维剖面点云去噪方法：在确定信号点云的高程区间后,先使用基于密度的改进空间聚类算法粗去噪,然后使用基于局部统计的统计移除离群点算法精去噪,获取信号点云。实验结果表明,本方法可适用于多种地物类型点云,高程均方根误差为0.27 m,准确率90.78%,精度高于常规点云去噪算法,满足国产机载单光子激光雷达获取高精度地表三维轮廓的技术需求。 相似文献
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《安徽职业技术学院学报》2016,(2):30-32
针对传统的BP神经网络算法易陷入局部极小点、训练速度慢的问题,文章用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)来优化BP神经网络,实现全局寻优和局部寻优相结合,有效提高神经网络的学习性能和收敛性。实验结果表明,文章提出的方法训练速度快,克服其陷入局部最优的缺点,具有很好的识别性能。 相似文献