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21.
机载激光点云中高压电塔自动识别方法   总被引:2,自引:2,他引:0  
提出了一种基于格网特征的机载激光点云高压电塔自动识别方法。首先对机载激光点云数据进行滤波去噪处理;然后对点云数据进行规则格网化特征分析获得高压电塔粗识别区域;最后对粗识别区域进行外接邻域网格线性特征悬空点集检测以确定电塔识别结果,并以分层切片法分析获取电塔平面中心坐标。采用大型无人机实际线路巡检获取的机载点云数据对本文算法进行验证,试验结果表明本算法可实现高压电塔的快速自动识别,对无人机电力巡检智能诊断具有一定的促进作用。  相似文献   
22.
针对传统三维碎片拼接匹配过程中依赖单一特征及存在误差累积的问题,提出了一种运用鱼群算法的全局最优匹配方法。该方法先对碎片点云数据进行多特征提取,结合纹理、专家经验信息对混合在一起的多种类型碎片进行粗糙集分类,之后采用鱼群算法的最优解求得最佳匹配方案。实例验证所提全局匹配方法具有能力强、与初始位置无关及较强的稳健性等特点,为三维碎片的全局匹配提供了一种有效的解决方案。  相似文献   
23.
孙文潇  王健  靳奉祥  梁周雁 《测绘通报》2019,(3):155-158,162
针对目前将三维激光扫描技术应用于变形监测领域存在基准特征难以提取、点云数据分析缺乏适用的方法等问题,本文提出了一种基于点云法向量的基准特征提取与形变分析方法。首先利用局部平面拟合方法获得点云的法向量,并沿点云法矢方向探测基准点;然后利用三次B样条曲线对探测的正确基准点进行拟合;最后根据拟合曲线计算基准高程和对径点倾斜角分析基准特征形变信息。对某化工厂的罐体点云数据进行基准特征提取结果表明,该方法可以快速、全面地获取监测对象的整体信息,且能够正确分析监测对象的基准形变。  相似文献   
24.
多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求,本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架,主要包括4个步骤:电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析,发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%,同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明,该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。  相似文献   
25.
王芬  徐炳前  郝旦 《测绘通报》2019,(4):159-161
三维激光扫描技术由于可快速获取高精度、高密度点云数据,可将拟验收建筑及周边情况几乎完全无差地复制到电脑中,是规划验收测量特别是复杂建筑规划验收测量的理想方法,但是其数据处理一直是影响甚至制约其应用的瓶颈。本文简述了规划验收测量要点,以及三维激光扫描点云数据初步处理流程,并针对制作规划验收测量各类图件的不同需求,提出了分别通过直接取线、切片、投影等方法制作成果图件的工作思路及各方法的特点。但是还需研究和解决海量点云的数据处理,以及根据验收测量特点获得测量成果图件的问题。  相似文献   
26.
针对岩石颗粒边缘模糊、结构复杂的特点,为了更有效地识别颗粒边缘,在基于特征值的C3相干算法的基础上,融合多尺度和多角度的特征表达,提出了一种改进的C3相干算法。该算法综合考虑岩石薄片图像角度域光学特征、空间尺度信息和各向异性信息,能更有效地表征颗粒边缘特征,表现出对复杂矿物结构的适应能力。在采集的岩石薄片正交偏光图像上验证提出的算法,实验结果表明,与原生C3相干算法相比,改进后的C3相干算法在全局图像上的方差和灰度差分乘积分别提升了68.41%和22.91%,信息熵下降了21.61%。  相似文献   
27.
文本理解是人工智能的一个重要分支,其技术推动了人与计算机之间在自然语言上的有效交互.为了让计算机准确地理解和感知文本数据,文本特征提取是最为基础和关键的步骤之一.基于此,本文介绍文本特征提取研究的发展历史,以及近年来主流特征提取的方法,并对未来的研究方向进行展望.首先,介绍语义最底层的词级表示;接着,总结在词级表示基础上衍生出的句级表示上的研究进展;随后,介绍比词级表示和句级表示更高层的篇分析;最后,通过文本特征提取的一个典型应用——问答系统的介绍,阐述文本特征提取的最新方法和技术在问答系统上的应用,并对未来的研究方向做了展望.  相似文献   
28.
为了解决带电作业时手臂末端输出力的准确控制,提出一种基于表面肌电信号(sEMG信号)和支持向量机回归(SVR)实现对手臂末端施力的评估方法.通过手握机械手臂末端的手柄,做往复推拉运动,记录此时手柄处的力传感器的数据F,同时利用3组肌电信号传感器同步采集手臂的肌电信号.将肌电信号提取特征后,与力F组合成样本集合S,在样本集合中随机抽取50%的样本数据作为训练集,分别训练BP神经网络、GRNN神经网络以及SVR神经网络.最后用训练好的神经网络对整个样本集中的力F进行预测,并用均方根误差和相关系数评估模型的预测效果.结果显示,SVR神经网络的预测效果较好,其均方根误差为3.074 0,相关系数为0.951 7.  相似文献   
29.
为研究双偏振雷达资料在冬季冰雹监测预警中的应用,利用厦门S波段双偏振雷达资料,分析了2016年12月21日福建漳州冰雹的回波特征。发现在降雹过程中,最强回波达69 dBZ,三体散射回波径向长度达16 km,旁瓣回波切向宽达20 km,低层的钩状回波与入流缺口明显;冰雹区的差分反射率因子Z_(dr)和差分相位常数K_(dp)数值小,冰水混合区的相关系数ρ_(hv)较低。分析表明:此冰雹个例并非典型的超级单体,但存在超级单体的部分偏振回波特征,回波前侧下沉气流存在Z_(dr)弧,可延伸到中层,在入流缺口和后侧下沉气流处,Z_(dr)柱和K_(dp)柱成对出现,中层存在CC的低值环。  相似文献   
30.
2017年江西汛期设区市城区暴雨回波特征分析   总被引:3,自引:3,他引:0  
邓虹霞  智海  马中元  张瑛  何文 《气象科学》2019,39(2):274-284
使用江西WebGIS雷达拼图和自动站雨量、雷电监测、强天气监测等数据,以及MICAPS常规天气图资料,对2017年3—7月江西汛期11个设区市26次城区暴雨过程的雷达回波特征进行分析。结果表明:2017年江西汛期共出现52日暴雨过程,其中江西11个设区市所在地城区出现26次暴雨。在这26次城区暴雨个例中,有23次伴随出现短时强降水,有3次降水比较均匀。暴雨维持时间长短不一,最长的有15 h,最短只有3 h,平均是10 h。有5次出现大风天气,21次没有大风出现。雷达回波特征主要有3种:块状(强单体、超级单体)、带状(飑线、回波带)、絮状(絮带、絮团)。这3种回波形态特征,出现率最高的是絮状回波,即比较宽、嵌有中等强度的对流单体絮带状回波带,强度40~55 dBz,出现16次,概率62%;其次是窄而长、紧密排列由强单体组成的飑线回波带,强度50~60 dBz,出现8次,概率30%;块状(强单体、超级单体)回波强度最强,中心强度达到60~70 dBz,出现2次,概率8%。  相似文献   
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