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三维激光点云数据具有精度高、数据获取高效、几何信息丰富的优势,在地形数据获取方面起到了越来越重要的作用。但在实际的外业测量中,由于视场角限制,一般都难以获取待测物体完整的点云数据,发生数据缺失现象。而根据摄影测量技术生成密集的影像点云,能获取复杂区域的测量数据。针对三维激光点云数据外业采集缺失的状况,结合影像密集点云特征,提出了一种加入动态迭代因子和分步最优求解尺度的改进尺度迭代最近点(scaling iterative closest point, SICP)算法,对影像点云与三维激光点云进行配准研究。实验结果表明:基于改进的SICP算法提高了影像点云与三维激光点云的配准精度、减少了迭代次数,能有效解决不同源平台获取的点云数据融合问题。 相似文献
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预警报警功能作为建(构)筑物变形监测信息管理系统中的重要功能,其可靠性和精确度显得尤为重要。建(构)筑物变形监测管理系统中所用到的灰色模型与回归分析模型具有良好的可靠性和稳定性,在模型基础上进一步延伸,提高其预测精度,针对多尺度时间序列各尺度单支预测与整合重构的基础上,对变形监测数据进行小波分解成各尺度的子序列,根据各子序列性质配置适合的回声状态网络并进行单支预测,预测子序列经过权值计算重构成预测的序列。实验表明:小波分解理论基础上的回声状态模型预测精度较高。 相似文献
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