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71.
传统的RTK(实时动态定位)终端检测采用静态基线数据解算的方法,该检测方法与RTK终端实际动态应用场景不符,无法满足动态检测需要。通过研制高精度的车载导航基准设备和开发车载动态检测软件,同时解决车载设备数据的同步问题,提出基于车载移动平台的实时动态RTK终端检测技术。车载基准设备和待检测设备可以动态解算同源数据并实时上发结果,软件处理中心通过比对处理解算结果,对待检测设备进行检测评价。实验结果表明,设计所得的车载系统可稳定运行,并实现动态检测过程。同时,在良好的观测条件下,检测精度平面方向达到1cm,高程方向达到2cm,实现高精度实时动态检测的目的。  相似文献   
72.
针对传统车道线检测中图像预处理算法易受光照、遮挡以及阴影等环境因素影响的问题,提出了一种自适应灰度处理算法,并与全局二值化组合用于车道线检测的图像预处理.算法结合R和G通道对车道线的敏感性自适应选取灰度处理阈值,并结合逆透视变换和全局二值化算法实现高质量预处理图像生成.为了验证本文算法实际性能,分别在Tusimple、KITTI、CULane和Caltech-lanes 4个数据集上进行了测试实验.实验结果表明:所提算法能够有效降低光照、遮挡和阴影等环境因素对预处理效果的影响,相比于传统预处理方法检测精度更高,鲁棒性与普适性更优.  相似文献   
73.
74.
75.
目前,基于无人飞行器的导航干扰源探测方面的研究主要集中在理论研究与仿真实现阶段[1],文中设计了一种基于六旋翼无人机平台的全球卫星导航系统(GNSS)干扰源测向与定位系统, 并在某飞行场区进行了干扰源定位精度的测试. 该系统主要由六旋翼无人飞行器、干扰源监测测向载荷以及地面站组成. 系统试制完成后,选定开阔环境,通过设置干扰源发射不同的调制方式、不同发射功率的干扰信号,以此来验证干扰源的定位精度.   相似文献   
76.
针对现有的CRTSⅢ型轨道板检测方法效率低下、设备组装复杂、部分还需人工操作等不足,基于三维点云数据实现了轨道板外形尺寸的高精度快速检测。利用轨道板标准三维模型建立相关检测特征,在完成轨道板三维点云数据相关预处理后,将点云数据精确配准至标准三维模型,利用模型上已建立的特征拟合计算轨道板表面点云数据的检测特征,获得轨道板各检测指标的测量值;计算测量值与标准三维模型设计尺寸之间的偏差,从而实现轨道板外形尺寸的快速检测。实验表明,与常规的检测手段相比,该方法具有检测精度高、速度快、检测结果稳定可靠、检测项目齐全等优点,具有良好的应用前景。  相似文献   
77.
针对经典的二次误差度量边塌陷网简化算法存在的模型边缘缺损、三角面形状和拓扑异常等问题,该文在此基础上改进算法,提出一种基于结构信息约束的网简化方法.算法考虑三角面的形状和法向在边塌陷前后的变化,将这些结构变化信息量化与二次误差度量组成复合塌陷代价值;同时给出一种三角面间压覆检测方法,将检测结果作为边塌陷决定条件之一,以此来保护三角面的形状和三角网的流形拓扑结构;此外,通过重新定义边界点的二次误差矩阵,自适应地提升边界点所在边的塌陷阈值,从而实现在简化过程中对模型边缘的保护.实验结果表明,该文方法得到的简化三角网边缘完整,算法鲁棒地维护最佳三角面形状和流形拓扑结构,有效地改善了重建三维模型的效果.  相似文献   
78.
针对孤立森林算法在高光谱影像异常目标检测中易产生大量虚警的问题,该文将异常目标在空间分布的稀缺性与 目标光谱的差异性两个先验结合,提出了一种空间加权的孤立森林异常目标检测方法.首先利用孤立森林算法计算目标的光谱异常度,得到初步的检测结果;然后分析初步结果中目标区域的连通面积,以连通域面积为变量,基于高斯核计算目标的空间稀缺性,得到目标的空间权重属性;最后将表达空间稀缺性的属性与光谱异常度加权相乘,实现了对异常目标的准确检测.在五组高光谱数据集上的实验结果表明,该方法具有较好的检测性能.  相似文献   
79.
对一种结合高分影像数据和机载LiDAR点云的单木检测方法进行研究,首先采用面向对象分类方法对高分影像上的单木区域进行分割,得到单木区域分割图;再以单木区域为约束,从机载LiDAR激光点云中分离出单木点云,构建局部冠层高度模型(CHM);最后对单木CHM采用分水岭算法探测冠层局部极值,实现对单木中心定位检测.实验结果表明该方法能够充分利用高分影像和激光雷达点云优势,提高了单木定位准确性,具有广泛的应用前景.  相似文献   
80.
在地形变化剧烈的正射影像中,受摄影时中心投影对影像获取的影响,数字微分纠正过程中部分成像信息不足的图像区域会出现被过度拉伸的现象,称之为拉花现象。基于此,深入分析了拉花现象的形成机理,提出了一种基于Z-Buffer的拉花区域检测方法。首先对拉花区域进行标记,再采用对向互补策略,基于相邻未拉花影像对该区域重新进行数字微分纠正,修复拉花区域的纹理。实验结果表明,该方法能自动处理正射影像生产过程中的拉花区域,节省了大量的人工工作量,极大地提高了正射影像生产的精度和效率。  相似文献   
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