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为了实现大型点云的精确配准,首先对大型点云数据进行降采样及去质心预处理,并采用迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法计算点云间的旋转矩阵R与平移矩阵T,最终在Visual Studio中基于OpenGL库实现界面交互和结果显示。结果表明,该配准算法既支持人为选择关键点进行配准,也支持随机生成关键点进行配准,且准确率高。大型点云数据实验表明,针对大型点云点数目多,普通配准算法计算时间长的问题,采用K-D树进行配准算法加速,可保证精度,同时大大缩短了大型点云配准计算时间。 相似文献
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对基于距离的聚类及基于密度的孤立点检测方法进行了分析研究,提出了一种基于距离和密度的聚类和孤立点检测算法DDBCOD.该算法根据距离和密度阈值对数据进行聚类,并发现数据中的孤立点.实验表明,该算法能够识别任意形状的聚类,对高维数据有效,能够很好的识别出孤立点. 相似文献
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针对ISODATA对初始聚类点选取较为敏感,不能处理噪声点的缺陷,提出一种基于结合密度最大的改进型ISODATA的划分聚类方法D-ISODATA。基于高局部密度点距离和局部密度最大原则,优化聚类初始点并去除噪声点。根据考察对象所处空间区域的密度分布情况划分基本簇,结合ISODATA聚类算法良好的自适应性,有效地对数据集进行分类。实验表明,这种基于密度聚类的改进型ISODATA算法能有效去除噪声点,改善初始中心点选择对最后聚类算法的影响,并且具有良好的自适应性,对于数据集处理的准确性优于传统K-means算法和ISODATA算法。 相似文献
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吴振慧 《扬州职业大学学报》2023,(1):17-21,34
在点云数据采集过程中,现场情况会导致点云数据质量下降,出现如点云残缺、点云稀疏、噪声等问题,传统点云配准算法在对低质量点云进行配准时会出现配准失败的问题。针对低质量点云配准的挑战,提出一种粗匹配和精匹配结合的算法,通过PPF方法进行粗匹配,将其计算结果作为ICP精匹配方法的迭代初值,提高算法的速度和精度。最后,分别针对稀疏点云、含噪声点云和残缺点云进行实验验证,证明了本算法的有效性。 相似文献
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随着网络规模的不断扩大,为了保障网络安全、稳定运行,需要一种更高效的网络故障预警算法。通过对传统网络故障预警算法优缺点的分析,针对其缺点进行优化改进,采用离群点检测算法建立网络故障预警模型。对异常检测算法数据进行预处理,在 Hadoop 平台上计算数据异常指数,并不断调整阈值参数。实验结果表明,改进型离群点检测算法故障检测率达到 98%,可对网络故障进行有效预警。 相似文献
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介绍了基于最优潮流(OPF)的实时电价模型以及原对偶内点算法的基本原理。利用Matlab符号工具箱完成了求解原对偶内点算法修正方程过程的符号计算,能够获得系统状态变量修正量的显式符号结果,使得复杂的原对偶内点算法修正方程的形成与求解过程简化为在每次迭代中进行一次简单的代数替换。通过对一5节点系统和IEEE14节点系统的仿真分析后表明,该方法计算时间长,不利于实时电价的在线计算,但编写程序简单,可用来校验一种算法和其他程序的有效性。 相似文献
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针对基于夹角的二维凸包算法提出一种利用四边形初始凸包方法进行优化的思路。其基本思想是利用平面点集中4个极值点构成的四边形,摒弃掉平面点集中位于四边内部的内点,再利用夹角凸包算法对剩余点集进行凸包计算。实验结果表明,该凸包算法有效提升了原有算法的运行效率,但两个算法同样存在着无法应用于数量庞大的数据中的问题。 相似文献
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该文提出一种基于SLAM定位的多位置和姿态点云的拼接与分割方法,可提供信息量大且准确的点云样本数据。首先,利用RTAB-MAP框架构建SLAM算法,由KinectV2传感器采集获得带有位姿信息的多角度RGBD图像样本,并转化为三维点云场景数据;其次,改进ICP算法并基于SVD算法设计多位姿点云的拼接算法;再次,根据原始点云的RGB信息与凹凸性特征,设计三维点云分割算法,以此形成一系列点云目标;最后,开展点云拼接和点云分割实验,实验结果验证了该文所提算法的正确性和有效性。 相似文献
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刘祥新 《湖北第二师范学院学报》2012,(2):84-86
离群数据检测是找出与正常数据不一致的数据。学生评教中由于某种原因,会出现一些评教噪声数据。针对学生评教中噪声数据的特征,提出了一个基于熵值距离的离群点检测算法,该算法通过比较每个数据点所对应的熵值和整个数据集的熵值,来判断数据点的离群程度。仿真结果表明该算法对学生评教中出现的噪声数据具有较好的过滤效果。 相似文献
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针对现有跌倒检测方法中利用时空图卷积网络(ST-GCN)进行行为检测的准确率有待提高、时间信息利用不够充分等问题,提出了一种基于轻量级YOLO v3人体目标检测模型结合人体骨骼特征点的跌倒检测方法.本方法利用AlphaPose算法实时得到人体的骨骼特征点信息,在此基础上结合改进的ST-GCN模型提取了强化后的行为时空信息,从而对跌倒进行更加准确的检测.在通用数据集及自建数据集上的测试结果表明,该方法在跌倒检测中具有良好的效果. 相似文献
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《实验室研究与探索》2020,(2):28-33
为降低风电场的运营成本和提高设备维护效率,提出了基于离群点检测和PSO-BP的风速预测模型。将基于距离和统计学的离群点检测方法结合,并通过分组剔除风速数据中的异常值;然后利用小波阈值去噪算法对风速数据进行去噪;最后使用粒子群算法优化后的BP神经网络进行预测。仿真结果证明,改进的离群点检测方法和小波阈值去噪降低了风速数据的波动性和随机性;对于3组不同风速数据,基于离群点检测和PSO-BP预测模型的预测精度均高于其他对比模型。 相似文献
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电类实验教学在高等院校中覆盖面广,实验过程中学生所测数据量大,人工评判数据工作繁琐。随着在线实验教学的普及,迫切需要一种实验数据智能评判的方法。依据Mean Shift思想提出一种基于距离的离群点检测(MSOD)算法,以理论计算值作为初始点,沿着概率密度梯度的方向寻找数据集最稠密的位置,与该位置的距离大于某一特定值的数据为离群点,离群点数据即为测量有误的数据。实验结果表明,MSOD算法识别错误实验数据的效果较好,可以有效地减少实验教学中重复繁琐的人工评判数据的工作,节约人力成本,提高实验教学效率。与现有的离群点检测算法比较,MSOD算法提高了错误数据识别的正确率,并且降低了时间成本。 相似文献
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提出了一种基于法矢空间离散扩张的三维点云数据特征分离算法。将三维空间中的点云数据投影到法矢空间中,通过法矢估算与离散扩张的方法从复杂模型中提取具有几何特征的曲面并将其相互分离。实验证明算法能迅速地从海量点云数据中识别并分离具有几何特征的数据点,得到单一特征曲面,并且具有较好的健壮性和算法效率。 相似文献
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邵志华 《宁波教育学院学报》2008,10(2):68-69
将Desargues定理从三点形有条件地推广到平面n点形。得到了如果不同平面上的两个多点形(n≥4)对应顶点的连线交于一点,则两个多点形对应边的交点在同一直线上。 相似文献
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为了对道路上行驶的车辆速度进行有效估计,提出了一种基于Harris Stephen角点检测算法和归一化互相关（Normalized Cross Correlation method,NCC）匹配算法的视频车辆检测系统。该系统对车辆进行跟踪,并测算车辆在干道和高速公路上的速度。通过使用Harris Stephen角点检测兴趣点,利用归一化互相关算法匹配对应角点,利用点对应关系确定车辆行驶的像素位移。根据车辆在连续视频帧中所有角点的总位移计算车辆的平均位移,结合帧率估计车速。实验结果表明,系统测速精度高,能实时估计出车辆行进的速度。 相似文献