面向磁浮轨道的多源点云数据的混合滤波方法

在磁浮轨道的仿真数据处理过程中,磁浮轨道点云数据的滤波提取是重要环节之一,实际应用应根据待提取的磁浮数据特性,采用高效的滤波方法。磁浮轨道的点云数据对象主要包括由无人机(UAV)倾斜摄影获取的磁浮轨道的图像数据并经过三维重建后形成的稠密点云数据、由手持式激光雷达扫描磁浮轨道获取的激光点云数据。根据这两种点云的数据特性,考虑磁浮轨道四周复杂场景的点云环境,分别对两种点云进行混合滤波。首先,对激光点云数据采用八叉树下采样方法,有效降低了点云数据的数量级,节省了运行时间。然后,分别对激光点云与稠密点云数据采用布料模拟滤波(CSF)方法,过滤了地平面点云数据,保留了非地面点云数据;采用统计离群点去除(SOR)滤波方法,筛除了大量离群点;根据磁浮轨道特征,采用直通滤波过滤了坐标范围外的点云数据。实验结果表明,在不影响磁浮轨道结构的前提下,对于采用八叉树下采样方法的激光点云数据和没有采用八叉树下采样的稠密点云数据,该方法的滤波率分别为86.15%和64.76%,经混合滤波后的两种点云数据的结构近似,点云数量处于同一数量级,为磁浮轨道点云特征提取等后续任务提供了有效保障。

基于多源点云数据集成的河道地形特征提取与变化监测

基于多源点云数据集成的技术,对河道地形特征进行提取与变化监测。通过融合不同来源的点云数据,实现了对河道地形的高精度建模,并提取出了河道的地形特征,如宽度、深度、坡度等。同时,利用上述特征对河道的地形变化进行监测,为水利工程、水资源管理和环境保护等领域提供重要的数据支持。

多源点云融合技术在古建筑测绘中的应用

加强古建筑的保护、管理和合理利用,对传承和弘扬中华民族优秀文化传统、增强民族凝聚力具有重要意义。本文针对单一测绘手段难以兼顾古建筑点云数据采集精度、效率及完整性的问题,提出一种融合三维激光扫描、倾斜摄影测量、贴近摄影测量等技术获取的点云对古建筑进行精细化建模的方法。在提高效率的同时,对古建筑进行全面、高精度的测绘工作,为古建筑的保护与修缮提供可靠的技术支持。

基于多源点云数据的融合及三维建模技术的研究与应用

单一方式获取的三维数据不仅易受周边地理位置影响,且数据采集范围的局限性大,造成所采集到的三维空间信息及数据无法对建筑物进行准确描述。相比仅采用无人机倾斜摄影技术构建的三维模型或单独创建的三维激光扫描模型,整合多元点云数据形成的三维模型能全面展现建筑物的内部及外部空间的完整三维特征,展现出显著的优越性。有鉴于此,本研究致力于探索和实践一种结合多源点云数据融合与三维模型构建的方法学。具体实施中,我们将源自无人机倾斜摄影测量的稠密点云数据与三维激光扫描技术捕获的激光点云数据相结合,采用Smart3D软件平台处理这种混合数据集,旨在构建出精确反映特定建筑物三维现实形态的模型。结果表明,基于无人机及扫描仪的多源点云数据的融合建模技术,可实现无人机航空影像与三维激光点云的室内外一体化建模,能够全方位无死角的表达建筑物的三维信息及结构特点,从而达到对建筑物高还原、高精度的三维建模。

基于多源点热扩散的隧道裂缝几何特征计算

裂缝几何参数分析为评估隧道的健康状况提供了理论依据。为了提升裂缝参数计算的准确性,提出基于多源点热扩散的隧道裂缝几何特征计算算法。基于U-Net神经网络得到裂缝分割掩膜,设计以裂缝边缘为多源点的热扩散方法来计算裂缝区域的测地距离场,获取裂缝参数。提取裂缝边缘为源点进行热扩散,通过求解热流方程和梯度场找到距离增加方向,求解泊松方程得到裂缝区域的测地距离场,根据测地距离极值计算裂缝长度。该算法充分利用了裂缝复杂的边缘信息以及裂缝骨架特征,计算得到的测地距离场可进一步应用于计算裂缝宽度。基于测地距离场得到的裂缝骨架具有光滑、无多余分叉的优点,且裂缝宽度计算过程中避免了多次迭代和误差累积,减少了计算量。实验结果表明,该算法在测试集上的平均骨架匹配度为92.84%,相比于Zhang细化算法和Hilditch细化算法分别提升了2.57和1.41个百分点,断点和分叉数量也明显少于同类算法,适用于裂缝狭长弯曲、边缘复杂多变的几何特征计算。

基于多源点云数据的铁路线路信息化

相比于传统测量手段,移动扫描技术能够提高测量效率,但点云数据具有体积大、密度高、冗余数据多等特点,测量过程中扫描仪覆盖范围大,大量无效点云被获取。针对该问题,本文提出了一种基于多源点云数据提取铁路线路信息的方法。首先,根据钢轨点云的反射强度和几何特征预处理,采用微分的思想提取线路中心线;其次,对钢轨点云模型降维处理,参考高速铁路路用钢轨轨头宽度允许误差设定收敛条件建立钢轨模型,提取线路平面线和纵横断面;然后,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取接触线和站内附属设备;最后,基于反射强度快速分割钢轨,采用Dynamo编程语言对Revit进行二次开发,快速建模,对推动铁路设计智能化、可视化水平具有十分重要的作用。

基于多源点云与WebGIS的智慧校园系统设计与实现

针对传统三维建模方式构建三维智慧校园模型制作工作量大、成果周期长且建筑细节少等缺点,该文基于无人机倾斜摄影与背负式扫描激光雷达获取点云数据并进行融合处理,快速构建具有真实地理信息的校园三维模型。服务于校园建设规划与维护管理需求,该文基于WebGIS及Echarts等第三方库进行系统开发,实现校园信息可视化及多种空间分析功能,并针对性设计校园监控安防、校园建设规划、校园疫情防控3个应用案例。

多源点突发灾害事故应急疏散模型与算法

突发灾害事故的应急疏散是减少生命财产损失,特别是减少群死群伤事故发生的有效手段.以往的研究忽视了多源点间疏散的相互影响,使得疏散线路的安排不太合理.同时考虑存在有优先顺序的多源点和容量限制情形下的应急疏散问题,建立了多源点疏散模型,设计了基于图论中网络优化思想的启发式算法.该算法引入K短路概念,并行处理多源点多线路的疏散过程,实时更新网络容量,从而得出满意的疏散线路和最短的疏散时间,并分析了算法复杂性,最后通过算例验证了该算法的有效性和可行性.

基于多源点云的建筑物立面太阳能潜力估计

提出了一种基于多源点云的建筑物立面太阳能潜力估计方法。该方法首先融合地面激光点云和机载影像数据,然后根据融合数据的特点,设计一种基于射线法的日照时长估计算法,并简化用于建筑物立面的太阳辐射模型,从而实现建筑物立面上的太阳能潜力估计。选取2栋朝向不同、形态不同的建筑物进行试验,结果表明,该方法能有效地估计立面上的太阳能潜力,结合点云立面自动化窗户提取的结果,可将结果细化到单个窗户,用于建筑日照标准检验,窗户太阳能潜力估计等应用。

基于路网分层策略的多源点最短距离算法

针对动态VRP对计算实时性要求,在计算实际路网中的多源点最短距离问题时,将规模很大的原完整路网划分为不同层次,并分区划分为若干小规模子图,将原大规模路网中的最短路问题近似转化为若干小规模问题,通过反复使用Dijkstra算法求出各点间的距离矩阵,并用精确方法对少数误差较大的情况进行修正。以北京市地图为例,实现了二级分层路网中的最短距离矩阵算法,并应用于配送调度中的车辆路径问题求解。实例结果表明,该方法在带来约8%的VRP结果误差情况下,能够大幅度地缩短计算时间,适用于实时性要求很高的动态调度。

无阻塞Clos-Type网上的多源点多播

在并行和分布式环境中 ,提供无阻塞的多对多通信是至关重要的 .Clos- Type网络能很好地满足这些要求 ,因此得到广泛的应用 .但是目前对于这类网中的多源点多播 ,通常的办法是通过对输入端的请求逐个进行一到多播送的方式来实现 ,这样的方式算法效率较低 ,在 N× N的网络中时间复杂度达到Θ (N3/2 ) ,其中 N为网络输入端的总数 .文章主要研究的是 Clos- Type网上进行多源点多播的充分条件 ,并且通过引入分组、竞争互斥等机制 ,在中间级开关数目数量级不变的情况下使路由算法的时间复杂度降低至 :Θ N log Nloglog N2 log N ,从而在

通过改变开关状态实现多源点多播

在并行和分布式环境中 ,多个结点之间的通讯一直是研究工作的焦点问题 ,这些通讯主要包括置换、多播(Multicast)及多源点多播 (Multiple Multicast) .L ai提出了适用于一类与带缓存的 Cube网相互拓扑等价的网络的置换算法 ,硬件代价为 O(N log N ) ,算法的时间复杂度为 O(N ) .Feng提出的 inside- out算法实现了 Omega- 1 × Omega网上的置换 ,总的路由时间复杂度为 O(N log N) ,硬件代价为 O(N log N) .支持严格无阻塞置换的三级 Clos网的总的交叉点数为O(N32 ) .支持严格无阻塞的多播的三级 Clos网为 O(N32 logrloglogr) .Yang提出了一种新的多播网络 ,硬件复杂度为 O(N log2 N ) .为了支持多源点多播 ,多级互联网硬件代价往往大幅上升 .本文借鉴了 L ai提出的规则改变开关状态的方法 ,并把这种算法推广到了多源点多播的情况 .提出了一种新的多源点多播路由算法 ,此算法也同样适用于这一类相互拓扑等价的多级互联网 ,包括 Baseline、Om ega、Cube等 .在此算法中 ,每个数据流被划分为固定大小的数据包 ,在网络中独立传送 ,网络中的每个开关的状态按照固定的状态每个时步规则变化 ,每个数据包两次经过网络后到达目标结点 .此类的网络的硬件代价为 O(Nlog N ) ,此多源点多播路由算法的时间复杂度为 O(N )

多源点物流配送车辆调度模型探讨

根据问题的复杂性,考虑车辆条件的约束,建立了以总费用最小为目标的数学模型,并根据模型的特点设计出相应的启发式算法,使问题在合理的时间内得出由多个配送中心为所有需求点配送货物的车辆分派方案。实例证明,该模型符合实际问题,算法合理,具有实际应用价值。

多源点多汇点AOE-网应用的研究

提出了一种求多源点多汇点AOE-网关键路径的合理算法,并在此基础上开发了《AOE-网计算与分析系统》软件。该软件能估算任意情形的AOE-网的最短完工时间,对工程的设计与管理有很大的实用价值,从而可大大提高经济效益。

多源点突发事件应急疏散模型问题探讨

本文将讨论应急系统中技术方法层面上的问题,特别是突发事件中多源点应急疏散模型与算法的研究。建立体现优先顺序和相互关系的多源疏散网络模型,使其符合实际背景。结合模糊数学、多目标规划等方法来确定完整的疏散方案。疫情背景下,借助于计算机技术建立应急辅助决策系统。

多源点人员疏散路径模型的优化

基于最短路网络流算法建立了考虑人员密度的多源点疏散模型。该模型以各源点内所有人员安全疏散时间最短为目标,对疏散过程中人员聚集、烟气影响、人流交汇三个影响因素进行了耦合,并对算法步骤进行了优化。结合算例,重点分析人员密度对疏散的影响,结果表明:人流交汇后,人流密度增加一倍时,疏散时间的增幅均超过50%。同时验证了算法的有效性和适用性。

岩溶洞穴多源点云数据的获取及融合方法

为了有效采集岩溶洞穴内部点云数据,克服单一数据采集手段获取岩溶洞穴内点云数据存在较多数据缺失的问题,通过地面架站式三维激光扫描仪、背包式三维激光扫描仪和摄影测量技术获取岩溶洞穴内的多源点云数据,并采用改进的ICP算法对多源点云数据进行融合。结果表明,采用多种数据采集手段能有效采集岩溶洞穴内的三维点云数据,弥补单一数据采集手段造成的数据缺失,得到较为完整的点云数据。采用改进的ICP算法,可以得到较好的数据融合效果。

基于Dijkstra的多源点最短路径求解算法的设计与分析

Dijkstra是图的单源点最短路径算法,本文介绍利用Dijkstra算法进行多源点最短路径求解的方法,不仅能统计任意两点间的最短路径长度,而且能够求解两点间的具体路径并以堆栈显示,因此有助于算法的学习、比较及拓展,提高计算思维能力。

基于改进Dijstra算法的多源点最佳逃逸路线规划

路径规划是公共场所人员疏散问题的核心,经典Dijkstra算法能有效解决单源点搜索最短路径问题,但是每一个单源点最短路径的集合并不等于整体最优逃逸路径。本文改进Dijkstra算法得到多源点最短路径搜索算法,能够获得更短的人群逃逸时间和多源点最优疏散路径。通过Pathfinder对大型公共场所的人群疏散仿真,验证了该模型的可行性和准确性。

改进TrICP算法的多源点云配准研究

针对建筑物多源点云数据配准时出现配准精度低和效率不高的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)的改进修剪迭代最近点(TrICP)多源数据配准方法。首先采用PCA算法对点云计算主轴方向,并基于方向反向问题创建校正矩阵进行校正,从而得到两组点云的初始良好位姿转换,完成点云的粗配准步骤;然后针对修剪迭代最近点中搜索点对和迭代次数问题,采用赋权的改进修剪迭代最近点算法完成两种点云数据的精配准。实验数据结果表明,改进的配准算法可以有效地减少多源点云数据迭代次数,提高配准精度并且保证了点云的完整性,相较于其他三种对比算法,精度分别提高56.75%、39.60%、28.08%,有效提升了配准的效率。