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1.
ABSTRACT

Pedestrian networks play an important role in various applications, such as pedestrian navigation services and mobility modeling. This paper presents a novel method to extract pedestrian networks from crowdsourced tracking data based on a two-layer framework. This framework includes a walking pattern classification layer and a pedestrian network generation layer. In the first layer, we propose a multi-scale fractal dimension (MFD) algorithm in order to recognize the two different types of walking patterns: walking with a clear destination (WCD) or walking without a clear destination (WOCD). In the second layer, we generate the pedestrian network by combining the pedestrian regions and pedestrian paths. The pedestrian regions are extracted based on a modified connected component analysis (CCA) algorithm from the WOCD traces. We generate the pedestrian paths using a kernel density estimation (KDE)-based point clustering algorithm from the WCD traces. The pedestrian network generation results using two actual crowdsourced datasets show that the proposed method has good performance in both geometrical correctness and topological correctness.  相似文献   
2.
点云配准精度是决定三维重建模型的质量因素之一,目前,最常用是ICP点云配准算法,经典的ICP算法易局部收敛,影响点云配准精度。本文提出基于间接平差的ICP点云配准算法,设定目标点集中目标点坐标与转入目标点集中的点坐标之间的距离阈值实现点云精确配准。通过与经典ICP算法对比可知,本算法在一定程度上提高了点云配准精度和速度。  相似文献   
3.
提出了一种综合利用快速点特征直方图(FPFH)描述符和同名点引导ICP优化的地面激光扫描(TLS)点云配准方法。该方法包括3个步骤:1)点云金字塔构建;2)基于FPFH的粗配准;3)同名点引导的ICP精配准。首先使用体素网格滤波器构造点云的金字塔结构,在粗配准时,FPFH描述符用于金字塔顶层上点云的鲁棒匹配,在此基础上,再进行两层级同名点引导的ICP精配准优化,使用3组典型TLS点云对进行实验,结果表明本文方法可以高效地完成TLS点云的配准。  相似文献   
4.
增强现实中的跟踪注册技术一直是研究的重点和难点,而地下矿道和巷道内亮度低,产生的图像较昏暗,车载相机快速运动和抖动,对传统的基于特征匹配的跟踪注册提出了挑战。本文从提高增强现实中跟踪注册稳健性和精度出发,采用基于Retinex改进的方法增强昏暗图像的亮度,同时利用基于对抗神经网络的方法恢复运动模糊图像。首先提取图像ORB特征,实现初始化;然后根据跟踪特征点的数量,开启图像增强和图像恢复线程,提高特征点提取质量和数量。在数据集和真实模拟场景下的试验结果显示,跟踪精度提高了12%左右,在低亮度和含有轻微模糊的情况下,跟踪注册稳健性也有显著提高。  相似文献   
5.
基于分布式控制力矩陀螺的水下航行器轨迹跟踪控制   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于控制力矩陀螺群(CMGs)的水下航行器具有低速或零速机动的能力。采用基于分布式CMGs的水下航行器方案,并研究其水平面的轨迹跟踪控制问题。通过全局微分同胚变换将非完全对称的动力学模型解耦成标准欠驱动控制模型,并根据简化的模型构建其轨迹跟踪的误差动力学模型,将轨迹跟踪控制问题转化为误差模型镇定问题。基于一种分流神经元模型和反步法设计了系统的轨迹跟踪控制律,该控制器不需要对任何虚拟控制输入进行求导计算,且能确保跟踪误差的最终一致有界性。仿真结果表明该控制器能够实现在不依赖动力学参数先验知识的情况下对光滑轨迹的有效跟踪。  相似文献   
6.
高益忠 《北京测绘》2020,(2):180-184
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   
7.
余蕊  陈玮扬  杨扬  杨昆  罗毅 《遥感学报》2020,24(11):1325-1341
利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用,但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变,在特征点提取过程中产生大量冗余点,增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法,该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点,同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点,用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验,其中平均配准精度可达80.38%,并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。  相似文献   
8.
为实现麻痹性贝类毒素(paralytic shellfish poisoning,PSP)的实时监控与提前预警,本研究构建了基于固相萃取技术(solid phase extraction,SPE)与固相吸附毒素跟踪技术(solid phase adsorption toxin tracking,SPATT)的水体中PSP检测方法,重点优化了吸附材料及前处理方法,评价了回收率、检出限等指标,并将方法应用于2019年春季秦皇岛山海关海域PSP消长过程的监测中,比较评估了两种方法的监控预警效果。结果表明:SPE方法选用ENVI-Carb 500mg/6mL固相萃取柱,过样体积为50mL,13种PSP组分的平均回收率为82.2%±10.0%、检出限为4.0-20.0ng/L;SPATT方法选用SP207大孔吸附树脂,洗脱时间为静置Id最佳,整体回收率约为9.2%;在实际应用中,结合产毒藻密度及贻贝富集毒素含量的变化,发现SPE方法的检测结果可实时表征海域PSP风险状况,对于贻贝中PSP的预警效果也显著优于SAPTT方法,后者不仅因监控方式相对滞后一个监测周期,且灵敏度及准确性均较差。对于秦皇岛海域,当SPE方法检测结果达到100ng STX eq/L时,该海域贻贝中PSP残留将具有潜在的食用安全风险,跟踪过程表明这一阈值可提前两周预警贻贝富集毒素含量超出我国限量标准(800μg STX eq/kg),这对于强化风险警示并制定防范措施具有积极作用。  相似文献   
9.
Abstract

Compared with traditional methods, the three-dimensional laser-scanning (3D-LS) technique can efficiently acquire many high-quality geometric properties of rock discontinuities. In practice, engineers usually prefer to simplify the processing by using single-station point data and roughly orienting owing to the complexity of registration/georeferencing multi-station point data. However, prior published studies have paid little attention to the accuracy and reliability when determining discontinuity orientations using 3D-LS. We propose a reliable and accurate method with robust on-site applicability. As part of an ongoing effort, we are evaluating the precision of the commonly used coarse registration method and the fine registration method, and promoted the optimized coarse- and fine-registration methods and evaluated their precision. It is found that: (1) the common and the optimized registration method can meet our project’s engineering requirements, and the optimized registration method improved accuracy in the dip direction by approximately 1°; (2) fine registration using an iterative closest point (ICP) algorithm can correct both dip direction and dip angle; and (3) the orientation is of high precision with commonly used coarse and fine registration, whereas the optimization effect to correct the orientation is slightly limited.  相似文献   
10.
面向室内弱纹理三维重建需求,本文以RGB-D摄影测量技术获取室内点云为基础,提出了四元组标靶辅助的点云配准方法。该方法首先通过阈值筛选大曲率点,自动识别邻接点云中的辅助标靶,然后采用随机采样一致性表达方法,拟合标靶参数及其中心坐标,并根据拟合参数匹配同名标靶中心,通过刚性转换完成邻接点云粗配准。在此基础上,迭代估算邻接点云间的重叠区域,优化点云间的配准参数,从而实现点云精配准。利用Kinect相机获取两类室内场景各12站点云对本文方法进行测试,试验结果表明,配准后的多站点云间距最大均方根误差优于一个采样间隔,证明了该方法在弱纹理室内点云配准中的可靠性。  相似文献   
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