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901.
针对建筑物的门、窗、梁、柱等具有规则几何形状的重复模式,提出基于投影点云特征直方图(PPFH)的边界语义分割方法.该方法首先利用PC A方法确定立面的主方向,然后根据点云分布特点,分别进行正立面、侧立面投影得到点云分布直方图,根据直方图的极值点对重复结构边界进行提取和语义分割,最后利用LS-TLS方法进行规则化及误差分析.通过对某建筑物立面窗户提取的算例表明:该方法直接利用重复结构的几何特性,算法简洁,对边缘部分遮蔽和缺失的点云也适用,通过对50个窗户的统计分析,长度和宽度平均误差约6 m m,可广泛用于建筑高精度BIM建模. 相似文献
902.
针对常规的密度峰值聚类算法在确定数据聚类中存在聚类中心的重复性、聚类不稳定、不适用于三维点云分割等问题,提出了中心均匀化聚类群融合算法.该算法对局部密度和距离函数进行归一化处理,较好地解决了这两种函数尺度不一的问题;基于局部密度和距离函数乘积的变化率来确定聚类中心,并对重复或距离很近的聚类中心进行了消除,避免了聚类中心非均匀分布对聚类的影响;利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属,依据邻近聚类数据群之间的距离来判断邻近聚类之间的融合,实现对点云数据的有效分割.基于二维离散数据聚类及不同分辨率点云数据分割的实验结果表明:所提算法不仅适用于二维离散数据的聚类,也适用于三维点云数据的分割,且分割精度和稳定度要优于常规的CFDP、K-means、DBSCAN、DPC聚类算法和深度学习方法. 相似文献
903.
针对当前点云语义分割研究对地面站激光点云特征利用不足、正确率较低的问题,该文提出了一种基于多尺度球形邻域特征的深度神经网络算法。该算法基于多尺度球形邻域计算的地面激光点云的粗糙度、高斯曲率,以及全方差、线性度等基于协方差的多种特征,结合XYZ坐标、RGB颜色、激光反射强度组成47维特征向量作为神经网络的输入,经过多组参数组合实验优化神经网络结构,最后通过softmax分类器输出每个点的类别。利用Semantic-3D测试集验证所提的深度神经网络模型,取得了较好的分类精度,总体正确率和平均交并比分别达到了86.6%和55.0%。实验结果表明,所提算法充分利用了地面站激光点云的特征,可有效提升语义分割的正确率。 相似文献
904.
905.
906.
以南京市为研究区,利用骑行轨迹数据和街景图像数据,在结合城市路网分析骑行活动空间分布的基础上,从街景视角对骑行热点路段的视觉环境进行了精细化解读,以此深入理解骑行者对沿路街道环境的视觉偏好.首先提出了一种基于轨迹线的热点路段探测方法,用于寻找南京市骑行行为聚集的区域及其内部路段;然后利用图像语义分割技术量化热点路段的街道环境要素,并通过构建场景表达向量进一步分析不同街道的视觉环境特征以及场景类型;最后根据场景环境的相似特征,将南京市骑行热点路段定义为市区林荫道、市区主干道、郊区主干道、郊区小路、商业街区和景区林荫道6种类型. 相似文献
907.
908.
909.
受外界环境和仪器设备等的影响,实时水位观测数据流噪声和数据异常问题突出,严重制约了实时应用效能。针对已有数据清洗方法适应性差,难以根据动态观测数据的变化特征进行动态调整问题,本文提出了一种水文变化语义约束的实时水位观测数据流在线滤波方法:在实时水位观测数据变化特征与水文时空过程动态演变规律之间建立高层语义映射,实现水文变化语义知识约束下的卡尔曼模型参数自适应调整,从而突破传统滤波方法的瓶颈。采用多种降雨情景下的实时水位观测数据进行了试验,证明了该方法结果质量的可靠性。 相似文献
910.
定位技术的广泛应用带来了铺天盖地的移动数据,为诸如时空查询和数据挖掘等各种时空的研究及应用提供了重要素材,使得对于轨迹数据的研究成为当前的一个热点。当前,无论是对于原始轨迹数据的研究,还是对语义化轨迹数据的研究,都较少考虑轨迹移动过程中所潜藏的拓扑不变量。本文提出二维空间上基于关键点的轨迹-区域拓扑过程模型,以矩阵描述轨迹与区域的14种基本点集拓扑交叠类型,既而组织交叠序列描述轨迹和区域对象间的拓扑关联关系。模型不仅描述了轨迹与区域之间的拓扑不变量,而且结合轨迹特有行为的语义关联模型,描述轨迹相对区域的复杂拓扑过程。同时,本文还以模型中相邻两次交叠的相接交叠模式,探讨了区域间拓扑关系对于轨迹移动描述的约束。 相似文献