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一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法 总被引:2,自引:0,他引:2
从机载雷达点云数据中快速准确提取建筑物是当前研究的难点和热点。在对现有建筑物点云提取方法充分研究和分析的基础上,本文提出了一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法。首先根据建筑物的几何特性提取初始建筑物轮廓点;然后构建局部协方差矩阵计算点云分布特征,剔除非建筑物轮廓点;最后利用DBSCAN聚类算法对建筑物轮廓点聚类,以聚类结果为基础构建缓冲区,以缓冲区内所有建筑物轮廓点为初始种子点,采用圆柱体邻域进行多种子点区域增长,实现建筑物点云的提取。通过两组试验,共5组数据验证本文算法的性能。试验结果表明,该方法能够准确、有效地提取多层复杂的建筑物点云,效率高,且具有一定的适用性。 相似文献
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基于DDS技术的噪声分析及抑噪实现 总被引:2,自引:0,他引:2
直接数字合成(DDS)是一种重要的频率合成技术,具有分辨率高、频率变换快等优点,在雷达、海洋ADCP及通信等领域有着广泛的应用前景。文中对DDS技术所含有的噪声进行了剖析,并得出结论,在量化字长一定的情况下,产生波形的频率误差与参考频率有很大的关系,参考频率越高,波形质量越好,并且当信号的当参考时钟频率与所发射波形频率之比小于10:1时,波形会产生明显的失真;针对DDs技术的噪声,结合具体的数字合成芯片AD9854,提出了一种设计Butterworth滤波器去噪的方法,该方法简单,易行,具有良好的通用性。 相似文献
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针对传统遥感影像油罐目标检测算法依赖油罐圆形特征,对于背景复杂和存在大量小目标的情况检测效果差的问题,提出一种多尺度并联卷积神经网络油罐目标检测算法.首先根据油罐目标尺寸对各神经网络检测效果的影响规律,采用不同网络架构分别检测不同尺寸的油罐目标;其次利用经过训练的分类网络对上述检测结果进行后处理,剔除可能存在的误检;最... 相似文献