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12.
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。 相似文献
13.
车载移动测量系统可以快速、高精度地对测区进行三维激光扫描,但是因地物遮挡、视角限制,使得点云数据存在缺失;无人机航测具有高效率、高灵活性和低成本等优势,但是稳定性差,受天气影像严重,易导致影像不清晰或精度低。无人机航测技术可以弥补车载移动测量技术的采集盲区,后者可以发挥高精度的优点,二者技术联合应用,将极大提高测绘精度及生产效率。本文以某小区为例,进行了相关方法实验,对建筑物顶部或植被茂密处等扫描盲区,采用无人机航测补测,通过高精度激光点云对航摄影像进行纠正匹配,综合利用激光点云与航摄影像进行大比例尺测图。 相似文献
14.
对美国NGA,采用一维连续小波变换得到每条记录的小波功率谱。研究了任意时间处小波功率谱最大值所对应的主频率。结果表明:地震动主频率随时间的增大逐渐减小;竖向地震动分量的主频比水平向分量随时间减小更快。分别采用线性函数模型、指数函数模型和指数三角函数模型,分析了场地、震级和震中距对主频变化曲线的影响,拟合了主频率在不同场地条件、震级、震中距等情况下随时间的变化曲线,水平向和竖向的频率时变曲线整体上都是随时间递减的,且竖向衰减得更快些,大多数情况下竖向记录的高频成分比水平向记录的相应成分要多。 相似文献
15.
随着三维激光扫描技术的发展,利用三维激光扫描仪采集信息,构建三维模型成为了热门的课题。由于受到观测环境、观测方向等影响,无法一次性地获得物体的所有的点云数据。因此,不同视角下点云数据的配准成为了三维建模中的关键技术,直接影响了最终的重合结果以及模型精度。本文着重研究主方向贴合法和最近点迭代算法(ICP算法),基于matlab平台编写算法,并对算法进行研究,得出配准结果以及配准精度。 相似文献
16.
17.
为了解决无法采用已注浆锚索进行抗拔试验问题，基于界面脱黏剪切模型，利用荷载传递和弹性变形理论，考虑锚索锚固段与自由段长度比Lb /La的影响，建立了采用自由段已注浆锚索抗拔试验结果评价锚索抗拔性能的方法。结果表明：自由段注浆对锚索抗拔力有较大幅度的提高，尤其是当界面剪切阶段由弹性向脱黏过渡时，提高比例快速增加，并在脱黏后逐渐趋于稳定。其次，锚索自由段与锚固段交界面处剪切位移和轴力最大，并向两端逐渐降低。随着拉拔力的提高，界面剪切位移和轴力都不断增大，同时向锚索两端的衰减速度也加快。此外，弹性阶段时剪应力曲线为山峰型，而脱黏阶段为马鞍型，并随抗拔力的提高，马鞍开口逐渐扩大。最后，锚固段与自由段长度比Lb /La对锚索极限抗拔力的影响较小，其极限抗拔力折减系数?Q取值介于0.81～0.83之间，且Lb /La =2.5时，?Q计算值仅比实测结果小6.02%，验证了本文方法的可行性。 相似文献
18.
触地段(Touchdown zone, TDZ)是在役钢悬链线立管(Steel catenary riser, SCR)的关键部位,在复杂载荷作用下,极易形成损伤缺陷,其载荷寿命的评估是深海结构工程中的一个关键问题。本文以大型有限元软件ABAQUS为平台,运用损伤管道实体单元与土弹簧阻尼单元相互作用的模型模拟触地段损伤海底管道在复杂载荷作用下的动力响应,数值计算考虑了管-土相互作用过程中的材料非线性、几何非线性以及接触非线性。讨论了单一环向体积损伤位于触地段管道的不同位置时,触地段损伤管道在不同载荷作用下的动力特性及特征点的动力响应。结果表明,管道所受内外压力以及管道提升端的竖向位移载荷会影响结构的自振频率;体积损伤部位的动力响应较完好部位更剧烈;体积损伤的位置和动力载荷频率对管道动力放大系数的影响很大;当动力载荷的激励频率越接近结构基频时,损伤管道的动力响应及动力放大系数越大。 相似文献
19.
新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。 相似文献
20.
利用平差模型间合理的先验信息能够显著提高解的稳定性和精度。本文基于病态模型引入等式约束条件,并采用截断奇异值法重构了系数阵以削弱其病态性;建立了修正等式约束模型,导出了病态模型的约束截断奇异值解及其偏差、方差以及均方误差公式;分析了截掉奇异值所引起解的偏差引入量与方差下降量的关系,得到了确定截断参数的条件。数值算例和病态测边网算例分析结果表明,最小二乘解严重偏离真值,500次模拟实验的平均RMSE为6.693 5,正则化解和截断奇异值解精度较最小二乘解有所提高,平均RMSE分别为0.365 8和0.365 2;本文提出的约束截断奇异值解的精度最高,与约束正则化解精度相当,其平均RMSE仅为0.057 3。 相似文献