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室内三维点云数据精准语义分割是实现深层次室内空间应用的基础。针对现有三维点云数据语义分割方法存在目标不完整和不一致的问题,本文提出了一种几何特征与深度神经网络联合优化的室内三维点云语义分割方法。该方法首先利用深度学习实现室内结构信息语义标签的初步提取,然后利用几何与颜色特征的点云分割方法对原始数据进行精确分割,最后利用概率模型将深度学习语义分割结果与几何分割结果进行交叉融合,实现语义分割结果的联合优化。基于开放数据集对本文提出的分割方法进行了精度和有效性验证,分别采用室内场景简单到复杂的三组室内点云数据进行了测试,试验结果表明,本文提出的方法能够有效提升室内三维点云语义分割精度。 相似文献
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对QuikSCAT和ASCAT原始轨道10 m反演风场与浮标资料在中国南海北部的统计检验分析结果表明:两套卫星资料在中国南海北部具有较好的适用性,QuickSCAT反演风速偏高0.46 m·s~(-1),ASCAT反演风速在近海偏高0.45 m·s~(-1),在开阔海域偏高0.07 m·s~(-1)。超过半数的QuickSCAT反演风向误差30°。在近岸海域,ASCAT反演风向误差30°的超过56%,在开阔海域,误差绝对值30°的达到64%。小风时卫星反演风速偏大,大风时卫星反演风速明显偏小,且白天的偏差大于夜间;在5~10 m·s~(-1)风速条件下,两者的一致性较好。用WRF模式模拟的近海风能资源存在高估的可能,卫星资料对近海风能资源评估是个有益的补充,本文对卫星反演风场误差的分析结果也可以为卫星反演风场的资料同化提供参考。 相似文献
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基于地面加密观测资料、FY-2E静止气象卫星观测资料和NCEP分析资料,选取2010—2012年华北区域内27次冰雹过程,按大气环流背景、主要影响系统和云系的云型特征等将其分为冷涡云系尾部型、低涡槽前型和偏北气流控制型3种类型。分析结果表明:3种天气型下冰雹对流云系特征存在差异,但90%以上的冰雹过程发生在对流云团的快速发展阶段中,降雹集中出现于准圆形或椭圆形对流云团边缘或带状对流云系的传播前沿区域,对应于云顶亮温梯度的大值区。在掌握背景环境的前提下,综合分析红外图像中对流系统的发展演变、水汽图像暗带和暗区变化等信息,对冰雹的监测和预警有一定的参考价值。定量统计分析表明,大的亮温梯度值 (不低于8 ℃/0.05°) 是辅助判断冰雹能否发生的重要参量,而当冰雹云同时具备低云顶亮温和大亮温梯度的情况下,更有利于大于10 mm大冰雹的发生。 相似文献
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精准空间划分是实现室内语义建模与拓扑结构重建的重要基础。三维点云作为常用的室内空间数据载体,如何基于三维点云进行室内空间语义信息提取与规则化具有重要意义。本文提出了一种基于形态学分割方法实现室内场景的分割,并结合矢量规则化方法完成分割场景的规则化。首先,基于区域增长算法与线性拟合方法提取空间分割要素,通过平面投影生成二进制影像,进而利用距离变换和分水岭算法完成空间分割;然后,对空间分割要素进行线性拟合,进行室内空间格网划分,采用矢栅叠加方法实现空间要素规则化;最后,通过4组实际场景(包含3组ISPRS数据集及1组实际场景采集数据)进行数据验证。试验结果显示,本文提出的室内空间分割与规则化方法可以准确快速地完成室内空间要素的提取。 相似文献
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随着数字城市的发展,城市三维模型重建对三维点云结构化的需求与精度要求越来越高。如何有效准确地分割室内语义模型与三维重构是当前研究的热点问题。点云分割分类是室内点云结构化的重要基础,如何将粘连点云构件进行准确分割并用于室内点云结构化,是当前城市建模的难点。本文提出了一种面向室内粘连点云数据的分割分类方法。首先,利用深度学习网络处理室内点云数据;其次,对点云数据进行标签分类,得到目标标签点云;然后,利用欧氏算法对目标点云进行聚类分割,通过室内语义构件包围盒信息计算各目标中心点坐标与水平半径;最后,利用点云最小割实现室内粘连点云的准确分割。利用3组室内场景中获取的数据对分割方法的精度及有效性进行了验证。结果表明,该分割优化方法具有较高的精度与数据完整性。 相似文献
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现有的井群疏干、地下巷道集中排水、地表地下联合疏干方法都已比较成熟有效,但当矿区的地下水系统由非均质各向异性、低渗透性含水介质组成时,井群疏干受到低渗透性含水层和高倾角裂隙的制约,无法达到良好的疏干效果。地下巷道集中排水方法一次性工程投入很大,含水层富水性极度不均时易造成许多不必要的浪费;地表地下联合疏干方法的地面部分对矿坑边坡安全和采场作业都会造成一定的影响。结合马钢集团南山矿业公司高村露天铁矿的地下水疏干技术研究专项,调查分析了矿区地质和水文地质条件,含水介质特点及含水层富水特征,借助GMS软件建立了高村矿区地下水水流模型,提出了辐射井疏干技术的设想,并依据前人提出的＂渗流-管流耦合模型＂模拟辐射井,完成了此类矿山的地下水辐射井疏干方法的初步研究。 相似文献