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为解决面向航海应用的底质范围分布问题,提出了一种基于含砾Folk三角形的底质范围生成方法。该方法通过将海图底质注记转化为含砾Folk法底质类型,进而逆向利用Folk(G)三角形,将其拆解为各组分的比例,最后对海区内各组分单独插值并通过地图代数的方法整合各插值结果,生成底质的范围分布。对比实验表明其生成结果较传统的Voronio图法可更好地应用于舰船抛锚等应用场景。 相似文献
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针对水下地形测量仿真器中的多波束测深结果仿真环节中,对海量已知水深点云数据进行处理时存在的检索效率低、内存占用大的问题,设计了一种基于四叉树的数据处理方案。以四叉树数据结构并采用序列化方式存储索引文件,提高点云数据的检索效率;通过内存映射的方法读取海量点云数据,减少内存占用。数据实验表明:相对于常见的遍历检索,在检索点云数不超过总点云数的约四分之三时,四叉树水深点云检索效率提高了1倍以上;在检索点云数越少,总点数云越多时,四叉树水深点云检索的效率最多可提升30倍以上。基于四叉树的数据处理算法可有效地提高点云数据的检索效率,适合于多波束测深结果仿真过程中的海量点云数据的处理。 相似文献
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针对TIN_DDM缓冲面构建与应用中存在的数据类型特殊、算法效率与模型精度不匹配的问题,本文将滚动球模型应用扩展至TIN_DDM缓冲面的构建过程。在分析滚动球模型构建精度局限的基础上,建立了滚动球半径关联的滚动球模型整体精度控制方法;结合大数据量TIN_DDM缓冲面多次构建的应用效率需求,阐明了关键采样点与滚动球半径对TIN_DDM缓冲面构建效率的影响规律;设计了TIN_DDM缓冲面构建关键采样点的判定准则,建立了关键采样点与滚动球半径的数值关联关系;提出了一种基于滚动球加速优化模型的TIN_DDM缓冲面快速构建算法,算法时间复杂度为O(n)。试验结果表明:本文算法可实现任意缓冲半径条件下TIN_DDM缓冲面的多次快速构建,且算法精度控制在2σ内。 相似文献
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侧扫声呐海底沉船图像识别是水下障碍物核查和失事船只搜救中的一项重要工作.针对传统侧扫声呐图像人工判读存在效率低、耗时长、资源消耗大及主观不确定性强和过分依赖经验等问题,本文尝试引入卷积神经网络的方法,同时考虑到侧扫声呐沉船图像属于小样本数据集,提出一种基于迁移学习的卷积神经网络侧扫声呐沉船图像自动识别方法.通过归一化处理、图像增强等方式扩充样本数据,并以4:1的比例划分训练集和测试集,同时参照经典VGG-16模型,根据侧扫声呐沉船数据集特点设计了改进的模型,然后将在Ima geNet图像数据集上训练好的改进模型在小样本侧扫声呐沉船数据集上采用冻结和训练、微调两种迁移学习方式进行学习和试验,并与全新学习进行比较分析,结果表明,3种方法对侧扫声呐沉船图像识别的准确率分别为93.71%、84.49% 和90.58%,其中第1种迁移学习方法准确率最高,模型收敛速度最快,且AP值最高为92.45%,分别比第2种迁移学习方法和全新学习高了8.06% 和3.06%,在提高模型的识别能力和训练效率方面效果更佳,验证了该方法的有效性与可行性,具有一定实际指导意义. 相似文献
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针对传统方法难以确保所建模型的深度保证率满足航海安全要求的问题,提出了一种利用拟构模型面调控水深模型点选取的航海数字水深模型(digital depth model,DDM)构建方法。定义了已选、待选、拟选水深点以及拟构模型面的概念,并利用待选水深点来定量评估模型面的深度保证率与表达度,实现了水深自动选取过程中的DDM质量动态监控。在此基础上,通过构造水深选取中的质量评估综合算子,利用该算子来定量调控水深点的选取,确保所构DDM的深度保证率能达到规定指标要求。实验结果表明:(1)与传统方法相比,所提方法能确保所建模型的保证率满足航海安全要求;(2)对于深度保证率均能满足航海安全要求的水深点,所提方法较传统方法能从一定程度上提高模型在此处的表达度。 相似文献
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